Knowledge Management System of Kunming Institute of Botany,CAS
LC-MS和NMR数据统计相关分析及其在细胞代谢组学研究中的应用; Statistical Correlating Analysis of LC-MS Data and NMR Spectra and Its Application to Cellular Metabolomics | |
李兴 | |
Thesis Advisor | 胡凯锋 |
Degree Discipline | 生物化学与分子生物学 |
Keyword | 液质联用技术 核磁共振技术 统计相关分析 细胞代谢组学 样品制备 |
Abstract | LC-MS和NMR作为代谢组研究的两种主要分析手段,具有较强的互补性。有效整合分析LC-MS和NMR代谢组数据并加强差异代谢物鉴别的可靠性,是非靶向代谢组研究一个非常关键且具有重要意义的问题。本论文基于XCMS程序包和Matlab metabolomics开发了一套LC-MS和NMR代谢组数据的整合分析方法,编写了相应的Matlab脚本,并应用于真实细胞代谢组学研究。首先,利用平行制备的一系列模式混合物样品,分别采集LC-MS (正、负离子模式)和1D 13C、DEPT90、DEPT135、1H-13C HSQC、1H-1H TOCSY数据,建立了一套整合LC-MS和NMR代谢组数据的处理流程和集成LC-MS和多种NMR数据的统计相关分析方法,并同时开发了相应Matlab脚本。该方法能够成功从模式混合物样品谱图数据中虚拟分离(数学分离)和重构出6个组分的图谱数据,并鉴定了它们的结构。我们采集单组分标准品的实验谱图验证了重构的单组分谱图与其一致性。其次,以非小细胞肺癌细胞系NCI-H1975细胞系为研究对象,优化用于NMR代谢组学研究的黏附哺乳动物细胞样品的制备条件,包括细胞培养条件、样本所需细胞数目、胞内代谢物提取溶剂的选取及用量、药物(厄洛替尼和吉非替尼)作用浓度等。详细的优化流程参阅“2.6 细胞代谢组实验”。最后,对代谢组数据处理不同参数(如centWave算法信噪比S/N参数的设置)、归一化方法(氢谱总积分面积与PQN)和标准化方法(UV与Pareto)进行比较分析,发现不同数据处理参数或方法获得的差异变量存在较大的差异,深入分析这种差异发现不同的处理参数或标准化、归一化方法得到的PLS-DA模型不同,影响到依赖于模型的相应的p(corr)和VIP两个统计指标值,从而导致筛选得到的差异变量不同。基于本论文的经验积累,采用两种或多种处理方法比较分析,获得更可靠的差异变量,用以确定最终的差异代谢物。利用真实细胞代谢组数据,本研究工作证实LC-MS和NMR统计相关分析方法可加强差异代谢物鉴别的的可靠性,如通过LC-MS和NMR多种异源数据的相关性鉴定了正常组与厄洛替尼处理组的差异代谢物肌酸。本课题建立的LC-MS和NMR统计相关分析方法为异源数据的融合分析提供了一种策略,可提高差异代谢物的鉴定结果的可信度。此外,本课题还建立了一套集成LC-MS和多种NMR数据处理分析流程以及2D NMR细胞代谢组样品制备、分析方法,对利用2D NMR技术进行细胞代谢组学研究具有很好的借鉴意义。 |
2019-06 | |
Degree Grantor | 中国科学院昆明植物研究所 |
Degree Name | 博士 |
Document Type | 学位论文 |
Identifier | http://ir.kib.ac.cn/handle/151853/74078 |
Collection | 昆明植物所硕博研究生毕业学位论文 |
Recommended Citation GB/T 7714 | 李兴. LC-MS和NMR数据统计相关分析及其在细胞代谢组学研究中的应用, Statistical Correlating Analysis of LC-MS Data and NMR Spectra and Its Application to Cellular Metabolomics[D]. 中国科学院昆明植物研究所,2019. |
Files in This Item: | ||||||
File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
201418010615024_李兴.p(8906KB) | 学位论文 | 限制开放 | CC BY-NC-ND | Application Full Text |
Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Edit Comment