[發明專利]構建細胞代謝產物網絡的新算法無效

申請號：	201110458950.5	申請日：	2011-12-29
公開（公告）號：	CN103186718A	公開（公告）日：	2013-07-03
發明（設計）人：	劉極龍	申請（專利權）人：	上海聚類生物科技有限公司
主分類號：	G06F19/26	分類號：	G06F19/26
代理公司：	暫無信息	代理人：	暫無信息
地址：	200333 上海市***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	構建細胞代謝產物網絡算法
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【說明書】：

技術領域

本發明屬于生物技術領域，涉及代謝組學的研究方面。

背景技術

本發明是一種構建細胞代謝產物網絡的新算法。適用于代謝組學相關的生物醫學研究或基礎生物學研究。

代謝組學(metabolomics)是效仿基因組學和蛋白質組學的研究思想，對生物體內所有代謝物進行定量分析。其研究對象大都是相對分子質量1000以內的小分子物質。代謝組作為系統生物學的重要組成部分，在臨床醫學領域具有廣泛的應用前景。代謝產物是基因表達的最終產物，在代謝酶的作用下生成。研究人員通過對機體代謝產物的深入研究，可以判斷機體是否處于正常狀態，而對基因和蛋白質的研究都無法得出這樣的結論。事實上，代謝組學研究已經能診斷出一些代謝類疾病，如糖尿病、肥胖癥，代謝綜合癥。

質譜(MS)因具有廣泛的動態范圍、能進行可重現的定量分析，而且能夠分析非常復雜的生理體液，已被用于代謝組學的研究中。由于這類樣品的復雜性，為了盡可能多地檢測代謝物，在質譜分析之前常常還要進行分離。兩種最常用的分離技術是氣相色譜(GC)和液相色譜(LC)。每種技術都有其長處和弱點。GC要求揮發性，要用化學衍生化的樣品。盡管LC在多方面適用，但標準的反相分離還不能完全解決代謝組中親水組分的分離問題。

除了需要高度靈敏和精確的儀器之外，強大的軟件工具對處理這些實驗所產生的大量數據也非常重要。然而目前的軟件開發卻相對滯后。在這里，我們提供一種代謝組學數據的分析方法，旨在解決代謝產物網絡的構建問題。

發明內容

為了構建代謝產物網絡，我們首先獲得代謝組學實驗數據，并根據篩選標準，選擇差異表達的代謝物。然后我們根據已知的代謝通路將代謝物進行分類，并分離每個代謝通路中代謝物之間的關系。最后我們將整合所有的代謝通路，構建代謝網絡，使用cytoscape軟件(www.cytoscape.org)生成最終的網絡結果。具體實施步驟如下：

步驟一：獲得代謝組學實驗數據；

步驟二：根據篩選標準，選擇差異表達的代謝物；

步驟三：對代謝物進行代謝通路分析；

步驟四：分離每個代謝通路中代謝物之間的關系；

步驟五：構建代謝網絡；

步驟六：使用cytoscape軟件(www.cytoscape.org)生成最終的網絡結果。

進一步，所述步驟1中，獲得代謝組學實驗數據，其具體過程為：下載來自于GC-MS或者LC-MS的代謝組學實驗數據，整理結果，形成代謝物列表。

再進一步，所述步驟2中，根據篩選標準，選擇差異表達的代謝物，其具體步驟為：對步驟1中獲得的數據中進行t檢驗，篩選p＜0.01的代謝物。

又進一步，所述步驟3中，對代謝物進行代謝通路分析，其具體過程為：下載KEGG數據庫(www.genome.jp/kegg)中的代謝通路數據，將每一個代謝物映射到代謝通路中去。

又進一步，所述步驟4中，分離每個代謝通路中代謝物之間的關系，其具體過程為：利用R軟件(www.r-project.org)計算代謝物之間的關系。

最后，所述步驟5中，構建代謝網絡，其具體過程為：合并所有的代謝物之間的關系，利用R軟件(www.r-project.org)生成代謝網絡。

本方法的特征：本發明根據已知的代謝通路，將其整合生成一個完整的代謝網絡。可以全局上觀察代謝物之間的關系，對于分析代謝通路之間的互作具有指導意義。