代谢组学在抑郁症方面的应用课件

代谢组学在抑郁症方面的应用郑晓丽2代谢组学在抑郁症方面的应用1目录CONTENTS第一章第二章第三章第四章代谢组学代谢组学在抑郁症中应用展望抑郁症目录CONTENTS第一章第二章第三章第四章代谢组学代谢组学2系统生物学基因组学基因组学蛋白质组学转录组学转录组学代谢组学代谢组学在整体水平上研究细胞中在整体水平上研究细胞中基因转录基因转录的情况及转录调控规的情况及转录调控规律的学科律的学科从系统的整体的观念去研究生物体从系统的整体的观念去研究生物体全部遗传物全部遗传物质质结构与功能的新兴学科结构与功能的新兴学科是以是以蛋白质组蛋白质组为研究对象，研究细胞、组织或生物体蛋为研究对象，研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律的科学白质组成及其变化规律的科学运用系统的研究手段从整体水平考察运用系统的研究手段从整体水平考察生物体系生物体系受受刺刺激或扰动激或扰动后其下游代谢产物的变化，从而反映生物后其下游代谢产物的变化，从而反映生物体的病理生理动态变化规律体的病理生理动态变化规律1系统生物学基因组学蛋白质组学转录组学代谢组学在整体水平上研究3代谢组学的特点1、关注内源化合物。2、对生物体系中的小分子化合物进行定性定量的研究。3、化合物的上调和下调指示了与疾病、毒性、基因修饰或环境因子的影响。4、可以被用于疾病诊断和药物治疗。2代谢组学的特点1、关注内源化合物。24代谢组学的优点基因和蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大，使检测更容易代谢物的种类远远小于基因和蛋白质的数目采用的技术更为通用。给定的代谢物在每个组织中都一样不需要进行基因组测序和大量的表达序列标签3代谢组学的优点基因和蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大5代谢组学研究的应用药物研发药物研发 1 1药物筛选药物筛选 2 2药效及毒性评价药效及毒性评价 3 3作用机制与临床评价作用机制与临床评价疾病研究1 1病变标记物的发现病变标记物的发现 2 2疾病的诊断疾病的诊断 3 3治疗和预后的判断治疗和预后的判断微生物代谢组学1 1微生物表型分类微生物表型分类 2 2突变体的筛选突变体的筛选 3 3代谢途径及微生物工程代谢途径及微生物工程 4 4发酵工艺的监控和优化发酵工艺的监控和优化 5 5微生物降解环境污染物微生物降解环境污染物植物代谢组学植物代谢组学 1 1特定种类植物的代谢物特定种类植物的代谢物 2 2不同基因型植物的代谢不同基因型植物的代谢 物组学表型的研究物组学表型的研究 3 3某些生态植物的代谢物组学某些生态植物的代谢物组学 4 4受外界刺激后植物自身免疫应答受外界刺激后植物自身免疫应答4代谢组学研究的应用药物研发疾病研究微生物代谢组学植物代谢组学64代谢组学研究流程54代谢组学研究流程57癌症、心脏病、心血管疾病是人类健康的三大杀手，随着人类生存压力的增大和生活节奏的变快,抑郁症已成为损害人类健康的第四大疾病，抑郁症的发病率将不断上升，到2020年，抑郁将成为导致人类死亡和伤残的第二大因素6癌症、心脏病、心血管疾病是人类健康的三大杀手，随着人类生存压8抑郁症的临床表现心境低落显著而持久的情显著而持久的情感低落，抑郁悲感低落，抑郁悲观观思维迟缓意志活动减退临床表现行为缓慢，生活被动、疏懒，不想做事，整日卧床，闭门独居、回避社交。认知功能损害躯体症状0103050402患者思维联想患者思维联想速度缓慢，反速度缓慢，反应迟钝，思路应迟钝，思路闭塞闭塞近事记忆力下降、注意力障碍、反应时间延长、警觉性增高、抽象思维能力差、学习困难。睡眠障碍、乏力、食欲减退、体重下降7抑郁症的临床表现心境低落显著而持久的情感低落，抑郁悲观思维迟9抑郁症治疗方法药物治疗目前抗抑郁药主要包括选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（代表药物氟西汀、帕罗西汀、舍曲林）、5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂（代表药物文拉法辛和度洛西汀）。促去甲肾上腺素和5-羟色胺释放（米氮平）食疗法首乌桑葚粥，莲子百合粥，西芹炒百合心理治疗常用的心理治疗方法包括支持性心理治疗、认知行为治疗、人际治疗、婚姻和家庭治疗、精神动力学治疗等，其中认知行为治疗对抑郁发作的疗效已经得到公认。物理治疗近年来出现了一种新的物理治疗手段重复经颅磁刺激（rTMS）治疗，主要适用于轻中度的抑郁发作8抑郁症治疗方法药物治疗食疗法心理治疗常用的心理治疗方法包括支10单击此处添加标题单击此处添加文本，本模版所有图形线条及其相应素材均可自由编辑、改色、替换，建议您在展示时字体选择微软雅黑。2代谢组学关于抑郁症的研究9单击此处添加标题单击此处添加文本，本模版所有图形线条及其相应11实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究下丘脑下丘脑垂体肾上腺CRHACTH皮质醇皮质醇10实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究下丘脑垂体肾上腺C12实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究5-HTNEDA去去甲甲基基前体单氨类的神经递质EHVADOPAC5-HIAAMAOMAOCOMT以通过抑制突触外单胺类神经递质的降解或重吸收来提高其浓度，达到抗抑郁效果的药物，仅对70-80%的患者有效.提示抑郁症的发生还存在单胺类神经递质以外的因素，值得进一步研究。11实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究5-HTNED13为什么用代谢组学研究呢抑郁症的发病机制非常复杂，仅从某一方面或单系统的研究往往不能得到对整体现象的圆满解释，也不能全面充分的阐明其发病机制。目前研究认为抑郁症发病与神经、免疫、内分泌等系统功能紊乱密切相关联。仅是这三个系统，其各自都具有复杂的自身调节和自我反馈功能一个正常工作的人体包括“人体”本身和与之共同进化而来且共生的消化道微生物群体(或称菌群)，孤立地研究“人体”本身的基因，转录子以及蛋白质当然可以为人们认识人体生物学提供重要信息，但无法提供使人体正常工作不可缺少的菌群的信息.人体血液和尿液的代谢组却携带着包括菌群在内的每一个细胞的信息，因此代谢组学方法对研究如人体这样复杂的进化杂合体十分有效12为什么用代谢组学研究呢抑郁症的发病机制非常复杂，仅从某一方面14抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究PCAPLS-DARFA13聚类分析抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究PCAPLS-DARFA15研究对象：选取研究对象：选取单胺类神经递质及其代谢产物水平变化显著单胺类神经递质及其代谢产物水平变化显著的样本的样本 20 20 例，作为抑例，作为抑郁症患者组，同期健康体检者郁症患者组，同期健康体检者 20 20 例为对照组样品处理例为对照组样品处理样品处理：从样品处理：从-80-80冰箱取出血清样本，室温下溶化。冰箱取出血清样本，室温下溶化。取血清取血清 100L 100L，用，用 400L 400L甲醇提取液抽提后，甲醇提取液抽提后，2500 r/m 2500 r/m 离心离心 5min 5min 沉淀蛋白质。沉淀蛋白质。转移含有小分子化合物的上清液转移含有小分子化合物的上清液100L 100L 至至 96 96 孔板，转移孔板，转移 96 96 孔板用氮吹仪氮气孔板用氮吹仪氮气吹干约吹干约 30min 30min 后，再真空冷冻干燥过夜。色谱上样前，用含有质量控制标准物的后，再真空冷冻干燥过夜。色谱上样前，用含有质量控制标准物的流动相溶解。（流动相溶解。（UPLCUPLC）对干燥的样品进行样品对干燥的样品进行样品衍生化衍生化。衍生试剂为。衍生试剂为 N,O-N,O-双双(三甲基硅烷三甲基硅烷基基)三氟乙酰胺，三氟乙酰胺，衍生反应条件为衍生反应条件为 60 60，衍生时间为，衍生时间为 1 1 小时小时（GCGC）14研究对象：选取单胺类神经递质及其代谢产物水平变化显著的样本16对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保留时间,是化合物鉴定的基础;其定量信息就是该化合物的色谱响应强度,如峰高、峰面积,是定量比较不同样品或组别之间差异的基础由于每分析一个样品都出现大量(通常数百甚至数千个)色谱峰最终所得到的定量数据都将构成一个的数据集,表第一列为样品名;第一行对应之处为色谱定量数据。这样每个样品的特征就由同一行中的众多定量数据所决定,而各个样品之间或者各组样品之间差异的程度取决于上述定量数据。由于数据量非常大,采样常规统计分析方法既难以发现样品之间或各组之间的异同,也难以发现样品中的哪些变量(分子)造成上述差异。因此代谢组学数据需要特殊方法加以分析。15对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保17数据规范的标准化处理为了消除了仪器因为不同运行天数所产生的机器调谐效率不同所造成的同一组的样品的数据变化所带来的误差，每一个化合物在不同运行天数（横坐标）测定的同组样品中的信号要进行如下归一化处理16数据规范的标准化处理为了消除了仪器因为不同运行天数所181红色棱锥代表抑郁症患者组，位于3D图前方，蓝色圆球代表健康对照组，位于图后方.2血清代谢物分析数据经PCA处理，将多维的数据进行降维，将样本进行分类，可以直观每一个样品在空间中的分布从而了解代谢变化的趋势.3该该模型并不模型并不稳稳定，定，对对抑郁症和抑郁症和对对照照组组的的判判别别率不高，需率不高，需进进行其他多元判行其他多元判别别分析。分析。171红色棱锥代表抑郁症患者组，位于3D图前方，蓝色圆球代表19PCA原理统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。假如该组数据中样品数为n,检测到的色谱峰/或变量数为m。那么,这个原始数据表的几何含义就代表了在一个m维空间中分布着n个点,每个样品的位置由其对应的一组变量(矢量)所确定。考虑用投影的方法对上述(多维空间)模型,进行降维处理以化繁为简。在模型计算时首先利用最小二乘法原理找到一条直线使所有样品距离该直线的残差平方和最小,而投影在此数轴方向的矢量平方和最大,那么该直线方向也就体现了样品间最大差异,由此得到第一个主成分(PC1);在此基础上,沿着与前一个主成分直线垂直方向找到其次差异最显著的直线,得到第二个主成分(PC2)。通过这种方式,抛弃细小的、无序的差异,保留最大的、有序的差异,最终得到只有少数几个主成分的数学模型,并使数据变得简单并容易理解和展示。数据的权重如果直接采用主成分分析这种最大化差异投影的方法,往往造成绝对数值大、变异较大的变量在模型模型拟合中的贡献占主导地位,而绝对数值范围小、变异小的变量对模型的贡献也小。为了消除这种偏重,可以对数据进行合理的权重(weighting)或缩放(scaling)。18参考文献：阿基业.代谢组学处理方法-PCA J.中国临床药理学与治疗学 2010 15(5):481-489PCA原理统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为20OmnisoftArrayStudio软件1 1取每个化合在所有样品中的均值取每个化合在所有样品中的均值为比对标准，高于均值用红色表示，为比对标准，高于均值用红色表示，低于均值用的是绿色代表示，横坐低于均值用的是绿色代表示，横坐标代表所有样品，纵坐标为所有化标代表所有样品，纵坐标为所有化合物。合物。2 2基本上能够区分抑郁症患者和健基本上能够区分抑郁症患者和健康对照组，区分度良好。康对照组，区分度良好。3 3个别样品分布出现交叉，如抑郁个别样品分布出现交叉，如抑郁症组样品症组样品 1 1、2 2、3 3、2020、25 25 分布分布远离大多数样品聚类区远离大多数样品聚类区。19OmnisoftArrayStudio软件1取每个化合21YiranYao,PeiZhang,JingWang,JiaqingChen,YongWang,YinHuang,ZunjianZhang*,FengguoXu*.Dissectingtargettoxictissueandtissuespecificresponsesofirinotecaninratsusingmetabolomicsapproach.FrontPharmacol.20178:122（SCI,IF:4.418）用代谢组学方法研究伊立替康对大鼠靶器官的毒性和组织特异性反应在回肠，空肠，盲肠，结肠，心脏，肺，肝脏，肾脏和脾脏筛选出的代谢物的倍数变化热图。每个小方格表示每个代谢物物在该器官的量其颜色表示该代谢物量大小，量越大颜色越深红色为上调，绿色为下调每行表示每个代谢物在不同器官中的量每列表示每个器官中所有代谢物的量结论：肝脏，回肠和空肠是最受影响的组织。基于代谢组学的中药西联用减毒增效研究YiranYao,PeiZhang,JingWan22YiranYao,PeiZhang,JingWang,JiaqingChen,YongWang,YinHuang,ZunjianZhang*,FengguoXu*.Dissectingtargettoxictissueandtissuespecificresponsesofirinotecaninratsusingmetabolomicsapproach.FrontPharmacol.20178:122（SCI,IF:4.418）用代谢组学方法研究伊立替康对大鼠靶器官的毒性和组织特异性反应筛选出9个组织中代谢物的倍数变化的分层聚类分析。红色，蓝色和绿色的背景分别是肝脏，空肠和回肠样品。回肠肝脏、空肠、结肠、盲肠心脏、肾脏、脾脏、肺基于代谢组学的中药西联用减毒增效研究YiranYao,PeiZhang,JingWan231、将抑郁症组和对照组血清代谢物组将抑郁症组和对照组血清代谢物组学检测数据导入学检测数据导入 SIMCA-P 12 SIMCA-P 12 软件进软件进行行PLS-DA PLS-DA 分析，采用得分因子作为分析，采用得分因子作为预测变量线性关系的依据，通过预测预测变量线性关系的依据，通过预测变量之间的变量之间的协方差协方差来建立判别模型。来建立判别模型。2 2、PLS-DA PLS-DA 得分矩阵得分矩阵投影散点图投影散点图红色方块图标代表对照组，黑色菱形红色方块图标代表对照组，黑色菱形图标代表抑郁症患者组图标代表抑郁症患者组3 3、R R2 2Y=0.699Y=0.699，表明，表明 69.9 69.9的样本符的样本符合该模型判别；合该模型判别；Q Q2 2=0.447=0.447，接近，接近 0.5 0.5。这些参数说明这些参数说明 PLS-DA PLS-DA模型对抑郁症模型对抑郁症和健康对照组的判别能力较强，但预和健康对照组的判别能力较强，但预测力并不高。测力并不高。203.32024方差（StandardDeviation）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度协方差协方差用于衡量两个变量的总体误差方差和标准差都是对一组(一维)数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度；而协方差是对2组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性21方差（StandardDeviation）协方差用于衡量25差异化合物的t-检验利用利用 UPUPLC-MSLC-MS、GC-MS GC-MS 技术分析抑郁症组和对照组血清代谢物，技术分析抑郁症组和对照组血清代谢物，通过通过 Metabolon Metabolon公司自建的标准化合物数据库（公司自建的标准化合物数据库（pure reference pure reference compound librarycompound library）进行严格比对，获得鉴定，共检测到）进行严格比对，获得鉴定，共检测到 345 345 个代谢化合物。个代谢化合物。采取严格的显著差异条件时（采取严格的显著差异条件时（p0.05p0.05），抑郁症患者组和健康对），抑郁症患者组和健康对照组之间有照组之间有 66 66 个化合物是有显著差异的个化合物是有显著差异的在在 66 66 个显著差异的化合物中，相对于健康对照的血清，个显著差异的化合物中，相对于健康对照的血清，16 16 个个在抑郁症患者血清中上升，在抑郁症患者血清中上升，50 50 个下降。个下降。22差异化合物的t-检验利用UPLC-MS、GC-MS技术分261随机森林分析（randomforestanalysis）能对数据进行分类的同时，可以给出各个潜在生物标志物在分类过程中的重要性评分，根据评分能够筛选出相对重要的生物标志物.2一方面可结合生物标志物的代谢途径研究其与抑郁症发病的关系，另一方面潜在生物标志物可用于抑郁症的实验诊断3从图表中可以看出，随机森林分布图对抑郁症病人和健康对照的分组预测能力为92.5%，优于PLS-DA判别模型233.41随机森林分析（randomforestanaly27氨基酸类包括谷氨酸盐、谷氨酰胺、胱氨酸-谷氨酰氨基酸、5-氧脯氨酸天冬氨酸盐、乙酰天门冬氨酸、色氨酸、5-羟色胺、3-吲哚硫酸、抗坏血酸、苏氨酸天冬氨酸盐脂肪酸类白三烯B4、DPA、DHE、EPA、5-HETE、12-HETE能量代谢类1,5-脱水葡萄糖醇、葡萄糖、乳酸、丙酮酸盐、柠檬酸盐类固醇代谢类皮质醇、可的松、脱氢表雄酮硫酸盐，硫化孕烯醇酮类固醇硫酸酯、琥珀酰胆碱、苹果酸酯血红素代谢类血红素（heme），胆红素（E，E）和胆红素（Z，Z）。24氨基酸类包括谷氨酸盐、谷氨酰胺、胱氨酸脂肪酸类白三烯B4、281用软件MicroLabSTAR软件绘制箱形图（Box-plot），表达抑郁症患者和健康人血清中代谢物的差异。2中间方块内的数据为所有数据点的中间50%的数据集，方块上边缘线到最高值线之间的数据是最高的25%，方块下边缘线到最高低线之间的数据是最低的25%。加号是整组数据的平均值，方块里的横线是中值251用软件MicroLabSTAR软件绘制箱形图（Box29分类分类定定义方法方法定定义非非监督模式的分督模式的分析析按相似性的特征对原始数据进行分类，把同一类特征的样品归类，并用可视化的技术表达结果主成分分析法（PCA）旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（主要成分）上，从而利用主要成分提取数据集的特征聚类分析根据因子本身的特性研究个体，目的在于将相似的因子归类。有有监督模式的分督模式的分析析有监督的分类判别分析是利用已获得的信息对未知数据进行归类、识别及预测。偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）采用得分因子作为预测变量线性关系的依据，通过预测变量之间的协方差来建立模型，使不同种类的样品得到最大分离的方向随机森林分析首先随机选取部分分类信息已知的数据建立一棵决策树,剩余的数据。通过该决策树来获得每个样品的分类预测26分类定义方法定义30相关重要代谢物通路与抑郁症可能的发生发展关系进行分析讨论：1氨基酸类神经递质/氨基酸代谢血清氨基酸含量可间接反映脑内氨基酸水平2脂肪酸类脂肪酸的含量，一直被用来评估营养状况3能量代谢能量的代谢对于氨基酸类神经递质的能源供应4类固醇代谢皮质醇水平的改变可能会导致糖代谢的变化5血红素代谢血清中血红素和胆红素含量的降低，提示抑郁症患者造血系统可能发生紊乱。27相关重要代谢物通路与抑郁症可能的发生发展关系进行分析讨论：131结论1.1.血清单胺类神经递质及其代谢产物紊乱与抑郁症密切相关。血清单胺类神经递质及其代谢产物紊乱与抑郁症密切相关。2.2.通过通过 PCA PCA 聚类分析、聚类分析、PLS-DA PLS-DA 判别分析和随机森林分析法建立的抑郁症诊断模型判别分析和随机森林分析法建立的抑郁症诊断模型可以有效区分抑郁症患者和健康对照人群，具有良好的预测能力，可以对抑郁症进可以有效区分抑郁症患者和健康对照人群，具有良好的预测能力，可以对抑郁症进行临床实验诊断。行临床实验诊断。3.3.从全部鉴定出的从全部鉴定出的 345 345 个代谢物中，用有监督的随机森林分析筛选了个代谢物中，用有监督的随机森林分析筛选了 30 30 种对分种对分组贡献最大的代谢物作为抑郁症潜在的生物代谢标志物，分别涉及氨基酸代谢物、组贡献最大的代谢物作为抑郁症潜在的生物代谢标志物，分别涉及氨基酸代谢物、脂肪酸代谢物、能量代谢物、类固醇激素代谢物以及血红素代谢物，这些发现为抑脂肪酸代谢物、能量代谢物、类固醇激素代谢物以及血红素代谢物，这些发现为抑郁症发病机制研究和临床实验诊断奠定了基础郁症发病机制研究和临床实验诊断奠定了基础。参考文献：和昱辰.抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究M.M.第三军医大学第三军医大学 2014 1-802014 1-80 28结论1.血清单胺类神经递质及其代谢产物紊乱与抑郁症密切相关32实例2.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研究利用代谢组学来比较文拉法辛和氟西汀的抗抑郁效果目的1.分别利用氟西汀和文拉法辛两种药物对CUMS动物模型进行干预，观察大鼠的行为学变化。2.采集尿液，利用GC-MS法进行代谢组学分析，寻找潜在的生物标志物。方法29实例2.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研33CUMS动物模型禁食、禁水、冰水游泳、禁食、禁水、冰水游泳、50 50 热热应激、夹尾、电击足底、潮湿垫料应激、夹尾、电击足底、潮湿垫料和倾斜和倾斜4545、束缚应激、陌生物品、束缚应激、陌生物品、噪音共噪音共10 10 种刺激随机安排，具体种刺激随机安排，具体刺激种类，每日刺激种类，每日1 1 种，每种刺激累种，每种刺激累计计2 2 3 3 次，同种刺激不能连续次，同种刺激不能连续出现，顺序随机，使动物不能预料出现，顺序随机，使动物不能预料刺激的发生，应激持续刺激的发生，应激持续21 d21 d。给药组及模型组同时予以孤养，正给药组及模型组同时予以孤养，正常对照组群养且不予任何刺激。常对照组群养且不予任何刺激。30CUMS动物模型禁食、禁水、冰水游泳、50热应激、夹尾、34单击此处添加标题单击此处添加文本，本模版所有图形线条及其相应素材均可自由编辑、改色、替换，建议您在展示时字体选择微软雅黑。31单击此处添加标题单击此处添加文本，本模版所有图形线条及其相应35实例1.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研究1文拉法辛和氟西汀对潜在生物标志物的回归调节分析通过独立样本t检验比较了正常对照组和模型组中这15种差异代谢物的含量变化，2其中缬氨酸，丝氨酸，谷氨酸和-丙氨酸均无显著性差异，其中除在天冬氨酸和吲哚乙酸含量水平上两种阳性药均没有回调趋势，故只对其余9种代谢产物进行回归调节分析32实例1.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研36两种两种药物干预均可以使甘氨酸、琥珀酸盐、酮戊二酸、苯丙氨酸、乌头酸盐和棕榈酸盐药物干预均可以使甘氨酸、琥珀酸盐、酮戊二酸、苯丙氨酸、乌头酸盐和棕榈酸盐6 6 种标志种标志物物回回调至正常水平，除此之外，文拉法辛还可以回调核糖和调至正常水平，除此之外，文拉法辛还可以回调核糖和异柠檬酸盐，氟西汀可以回调异柠檬酸盐，氟西汀可以回调丙氨酸。丙氨酸。甘氨酸甘氨酸琥珀酸琥珀酸盐酮戊二戊二酸酸苯丙氨苯丙氨酸酸核糖核糖乌头酸酸盐异异柠檬檬酸酸盐棕棕榈酸酸盐丙氨酸丙氨酸文拉法辛组略低于正常水平高于正常水平高于正常水平接近正常水平略低于正常水平高于正常水平高于正常水平高于正常水平氟西汀组略低于正常水平高于正常水平接近正常水平接近正常水平接近正常水平高于正常水平接近正常水平33两种药物干预均可以使甘氨酸、琥珀酸盐、酮戊二酸、苯丙氨酸、乌37实例1.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研究行为学数据显示，与模型组相比，文拉法辛和氟西汀组在行为学指标上均有显著性差异，显示出抗抑郁作用。结果1结果2代谢组学分析结果显示，散点图中文拉法辛距离正常对照组较近，其抗抑郁效果较优，通过正常对照与模型组的载荷图寻找出了CUMS 抑郁模型的15 个潜在生物标志物，文拉法辛所能回调的标志物较氟西汀多。参考文献：薛水玉,郑兴宇,窦春艳等文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研究J.中国药学杂志,2012,47（1）:29-3334实例1.文拉法辛和氟西汀抗抑郁作用机制和药效特点的代谢组学研38展望代谢组学已经广泛地应用到了包括药物研发，分子生理学，分子病理学，基因功能组学，营养学，环境科学等重要领域.从总体上看，代谢组学仍然处于发展阶段，在方法学和应用两方面面临着极大地挑战，需从总体上看，代谢组学仍然处于发展阶段，在方法学和应用两方面面临着极大地挑战，需要和其他学科的配合和交叉。在技术平台和方法学研究方面，生物样本的复杂性使得代谢要和其他学科的配合和交叉。在技术平台和方法学研究方面，生物样本的复杂性使得代谢组学研究的深入得益于分析技术的不断发展。组学研究的深入得益于分析技术的不断发展。肠道菌群微生态学肠道菌群微生态学和代谢组学的结合很可能成为推动中医药现代化和国际化的一把金钥匙。和代谢组学的结合很可能成为推动中医药现代化和国际化的一把金钥匙。我们相信随着代谢产物分析技术和数据分析方法的不断改进，复杂环境评价的代谢组学新我们相信随着代谢产物分析技术和数据分析方法的不断改进，复杂环境评价的代谢组学新方法将会不断地开发，环境毒物的生理环境方法将会不断地开发，环境毒物的生理环境,疾病的致病机制将会得到阐释，代谢组学技术疾病的致病机制将会得到阐释，代谢组学技术也必然会在后基因组时代环境安全评价及其他方面拥有更为广阔的发展前景。也必然会在后基因组时代环境安全评价及其他方面拥有更为广阔的发展前景。35展望代谢组学已经广泛地应用到了包括药物研发，分子生理学，分子39感 谢 您 的 聆 听感谢您的聆听40