王 凱，江 華，陳 偉，彭 謹(jǐn)，曾 俊，2b

(1.川北醫(yī)學(xué)院，四川 南充 637100；2.四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院 a.急診醫(yī)學(xué)與災(zāi)難醫(yī)學(xué)研究所創(chuàng)傷代謝組多學(xué)科實驗室；b.創(chuàng)傷外科，四川 成都 610072；3.北京協(xié)和醫(yī)院腸外與腸內(nèi)營養(yǎng)科，北京 100730)

臨床代謝組學(xué)及其應(yīng)用

王 凱1，2a，江 華2a，2b△，陳 偉3，彭 謹(jǐn)2a，曾 俊2a，2b

(1.川北醫(yī)學(xué)院，四川 南充 637100；2.四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院 a.急診醫(yī)學(xué)與災(zāi)難醫(yī)學(xué)研究所創(chuàng)傷代謝組多學(xué)科實驗室；b.創(chuàng)傷外科，四川 成都 610072；3.北京協(xié)和醫(yī)院腸外與腸內(nèi)營養(yǎng)科，北京 100730)

臨床代謝組學(xué)是系統(tǒng)生物學(xué)研究重要的組成部分，定量定性分析機(jī)體受到刺激或者疾病擾動前后小分子代謝產(chǎn)物的動態(tài)變化，研究機(jī)體整體代謝網(wǎng)絡(luò)擾動的一門技術(shù)。最近幾年，其在疾病研究、藥物毒性分析、臨床營養(yǎng)研究，以及在細(xì)胞代謝組學(xué)等領(lǐng)域飛速發(fā)展，但是對臨床生物樣本的精確定性識別和定量計算仍然需要進(jìn)一步突破。使用恰當(dāng)?shù)姆绞綄⒋x組學(xué)數(shù)據(jù)數(shù)字化，從而建立恰當(dāng)?shù)臏y度空間是未來綜合系統(tǒng)代謝組學(xué)發(fā)展方向。

臨床代謝組學(xué)；核磁共振；質(zhì)譜；綜合系統(tǒng)代謝組學(xué)；系統(tǒng)生物學(xué)

代謝組技術(shù)肇端于20世紀(jì)90年代中晚期，該概念的提出，應(yīng)歸功于英國曼切斯特大學(xué)的Steven G.Oliver和倫敦帝國理工學(xué)院Nicholson JK，前者于1998年創(chuàng)立了metabolomics這一概念[1，2]，后者被認(rèn)為于1999年創(chuàng)立了metabonomics的概念。

1 代謝組學(xué)發(fā)展概況

代謝組學(xué)是在多種物理化學(xué)和分析化學(xué)的技術(shù)平臺上發(fā)展起來的，這些技術(shù)平臺包括：核磁共振(nuclear magnetic resonance，NMR)、質(zhì)譜(mass spectrometry，MS)和多種色譜。通過單獨(dú)或聯(lián)合應(yīng)用這些技術(shù)手段，研究者能夠?qū)ι矬w代謝過程中的各種化合物進(jìn)行全面和定量分析[4～9]。不同于經(jīng)典、針對單一代謝產(chǎn)物和代謝通路的檢測技術(shù)(如同位素示蹤)，代謝組技術(shù)可以通過一次采樣，獲得數(shù)以百計的體內(nèi)代謝化合物的定量數(shù)據(jù)。相較于基因組學(xué)、蛋白質(zhì)學(xué)，代謝組學(xué)關(guān)注的是基因和蛋白質(zhì)表達(dá)的最終作用產(chǎn)物，對患者整體代謝體系進(jìn)行評估，通過分析體液組成，獲取在疾病過程中具有特異性的代謝產(chǎn)物“生物標(biāo)志物”，幫助了解病變過程中機(jī)體代謝的改變，輔助臨床診斷和治療，其臨床應(yīng)用價值已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了證實。

總結(jié)起來，與傳統(tǒng)的各種組學(xué)(基因組、轉(zhuǎn)錄組及蛋白組)技術(shù)相比，代謝組學(xué)的優(yōu)勢包括[10～12]：代謝產(chǎn)物的檢測更容易；代謝物的種類遠(yuǎn)少于基因和蛋白的種類；代謝產(chǎn)物在所有個體內(nèi)都是類似的，樣品方便易得，可較為容易地實現(xiàn)物種間代謝網(wǎng)絡(luò)比較研究；對代謝網(wǎng)絡(luò)的研究不僅涵蓋了機(jī)體自身代謝過程的動態(tài)變化，還隱含了對外界環(huán)境(如食物、藥物等)作用于機(jī)體的探索；很多復(fù)雜疾病(如代謝綜合征、肥胖、心血管疾病、癌癥等) 的發(fā)病機(jī)制和過程主要反映在代謝物網(wǎng)絡(luò)上，且在基因水平上的機(jī)制性變化，最終的調(diào)控還是要反映在代謝網(wǎng)絡(luò)上。

2 代謝組學(xué)的兩大主要分析平臺

2.1 NMR NMR分析是源自于物理化學(xué)和量子物理學(xué)的一項技術(shù)。最先發(fā)展出來的用于生物樣本的NMR波譜分析技術(shù)，是基于1 h核的1 h-NMR，由該技術(shù)兼具良好的靈敏度，很好的定性能力、成本低廉、測試快速、樣品制備簡單等多種優(yōu)勢。與此同時，其他NMR核(如13C、31P、15N)也隨著儀器技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步而陸續(xù)被引入臨床代謝組學(xué)研究領(lǐng)域。

NMR技術(shù)在臨床研究和應(yīng)用中獨(dú)有的優(yōu)勢包括：①可以同時提供待測化合物的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量信息；②能以完全無損的方式對組織和體液進(jìn)行分析測試。這意味著NMR測試過的樣品還可用于其他技術(shù)平臺，實現(xiàn)了“一個樣本，同時用于多個研究目的”，重現(xiàn)性強(qiáng)。

更為重要的是，NMR代謝組學(xué)技術(shù)從其誕生之日起，就以模式識別技術(shù)作為其數(shù)據(jù)分析的基本理論，在現(xiàn)今的大數(shù)據(jù)時代，其優(yōu)勢更為突出。代謝物的集合，可以視為一種本體，可以視為超越了物種、基因、細(xì)胞、以及組織的獨(dú)立分析對象。隨著數(shù)學(xué)分析工具更進(jìn)一步的滲透，NMR代謝組學(xué)最有可能成為將基礎(chǔ)研究與臨床研究連接在一起的方法學(xué)框架，并由之而成為新一代智慧檢驗分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)性平臺。

最新開發(fā)出的定量核磁絕對濃度應(yīng)用軟件，不需要內(nèi)部對照品或者外部電子標(biāo)準(zhǔn)信號，只需用已知濃度樣品做一次校正便可以對不同濃度的未知樣品在不同脈沖角度下采集的數(shù)據(jù)來確定積分區(qū)域，其所呈現(xiàn)的積分?jǐn)?shù)值能反映待測物質(zhì)的絕對濃度。此外，Liu等[13]發(fā)明了一種新的核磁定量處理圖譜時自動積分的方法，大大縮短了測定大批量樣品時數(shù)據(jù)處理的時間，并提高了分析效率。

2.2 MS MS是另一大類常用的代謝組學(xué)檢測平臺。其原理是通過測量離子質(zhì)荷比的方法，使待測樣品中各組的分子源發(fā)生電離，生成不同荷質(zhì)比的帶電荷的離子，經(jīng)加速電場的作用，形成離子束，進(jìn)入質(zhì)量分析器，在質(zhì)量分析器中，再利用電場和磁場使發(fā)生相反的速度色散，將它們分別聚焦而得到質(zhì)譜圖，確定待檢物分子量，進(jìn)而實現(xiàn)對待檢物的定性。

MS技術(shù)主要的是一種定性鑒定技術(shù)，在單純品有機(jī)分子的鑒定方面發(fā)揮了極為重要的作用。它能快速準(zhǔn)確測定單純品生物分子的分子量，尤其是生物大分子。因此其是蛋白質(zhì)組學(xué)研究中最為重要的工具，已經(jīng)很好地實現(xiàn)了多種蛋白質(zhì)從一級結(jié)構(gòu)到高級結(jié)構(gòu)的鑒定。已發(fā)表的代謝組學(xué)研究中，基于MS平臺技術(shù)的和基于NMR平臺技術(shù)的，各占半壁江山。但與NMR技術(shù)相比，MS技術(shù)面臨的最大挑戰(zhàn)是樣本制備程序較為繁瑣、對樣本具有破壞性，已經(jīng)檢測過的樣本、無法再用于其他技術(shù)平臺分析，對生物樣品的重現(xiàn)性劣于NMR、對混合物的分析測試能力較弱、且只能作為定性工具，若要實現(xiàn)定量，必須與氣相色譜(GC)或液相色譜(LC)聯(lián)用，更增加應(yīng)用的繁瑣性。這樣就限制了其在臨床研究條件下的普及應(yīng)用。

2.3 NMR數(shù)據(jù)預(yù)處理、代謝物波譜分析及模式識別 NMR原始數(shù)據(jù)是時間域上的音頻信號，這些元數(shù)據(jù)不能用于模式識別分析，需要處理后方可做進(jìn)一步分析。預(yù)處理的方法首先是對所有的譜圖進(jìn)行相位調(diào)節(jié)與基線校正，然后對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。通常，氫原子空間分布復(fù)雜的化合物有可能對應(yīng)多個波峰，因此需利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立起波譜和物質(zhì)之間的恰當(dāng)?shù)膶?yīng)關(guān)系，此即“峰匹配”。等距離桶狀積分是代謝組學(xué)的研究中對NMR波譜進(jìn)行峰匹配的最常見技術(shù)，其主要的目的是降低連續(xù)的波譜信號維數(shù)，并且同時減少化學(xué)位移漂移的影響。

一張一維1 h-NMR譜圖就可能含有幾千條譜線，從中抽提對于研究或臨床診斷有價值的信息是任何代謝組實驗的關(guān)鍵問題。代謝譜的差異，事實上體現(xiàn)為波譜線的差異。進(jìn)而言之，這些變異有的是來自于機(jī)體代謝本底的不同，有的則是由疾病造成的。由于這幾千條譜線的差異不可能都與研究者關(guān)注的疾病相關(guān)，因此，如何抽提出對于樣本整體變異貢獻(xiàn)最大的一系列譜線就是代謝組研究的重點(diǎn)。這一信號識別的過程，首先要利用數(shù)據(jù)降維的方法來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)降維的核心原理是將n維空間的圖景在2維或3維空間顯示出來，并盡可能避免原n維空間中分類信息的丟失。數(shù)據(jù)降維，首先是對數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督的模式分析，然后選定某一類樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，再對變量進(jìn)行加權(quán)處理，選定主成分建模的主成分?jǐn)?shù)目，最后利用有有監(jiān)督統(tǒng)計方法判別未知樣本。

3 臨床代謝組學(xué)研究的最新應(yīng)用

3.1 疾病研究 代謝組學(xué)廣泛應(yīng)用于與疾病早期診斷相關(guān)的代謝標(biāo)記物，通過對代謝物波譜的分析從而對疾病進(jìn)行早期診斷及治療。英國帝國理工學(xué)院的Nicholson等利用快速蒸發(fā)電離質(zhì)譜技術(shù)，對外科手術(shù)中電刀切割時釋放的氣霧(“煙”)進(jìn)行分析?？蓹z測出正常組織、原發(fā)性腫瘤和轉(zhuǎn)移性腫瘤組織的脂類代謝差別。此技術(shù)與外科電刀聯(lián)接后，就被開發(fā)成為一種可用于術(shù)中組織快速診斷的工具，被稱為智能刀(intelligent knife，iKnife)。Nicholson等對302個患者的各種組織樣品在實驗室進(jìn)行分析，建立起1624種癌組織和1309種非癌組織數(shù)據(jù)庫。可為外科醫(yī)師精準(zhǔn)切除腫瘤組織提供了有力的支持[14]。四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院創(chuàng)傷代謝組多學(xué)科實驗室則建立了基于1 h-NMR技術(shù)的脊髓創(chuàng)傷后隨時間變化的大鼠血漿代謝指紋圖譜的方法[15，16]。使用該方法，可利用代謝輪廓對損傷后不同時間點(diǎn)的機(jī)體狀況進(jìn)行區(qū)分，并且篩選出可用于作為標(biāo)定脊髓損傷后傷情隨時間演化的代謝標(biāo)記物。建立的回歸方程可以實現(xiàn)對傷情精準(zhǔn)評價和預(yù)后預(yù)測。此外，近年來還有不少基于代謝組學(xué)技術(shù)建立的對臨床重要疾病的研究，例如中國科學(xué)院大連物理化學(xué)所許國旺課題組基于正相液相色譜/電噴霧線性離子阱質(zhì)譜法，建立了可用于識別2型糖尿病的體液代謝指紋圖譜，并篩選出4種可用作為生物標(biāo)記物的磷脂分子[17]。同時，該課題組基于固相萃取-高效液相色譜(SPE-HPLC)，建立了腫瘤患者的尿液中核苷酸代謝輪廓分析方法，用于建立腫瘤患者與健康對照組尿液中核苷的水平和排放模式[18]。其檢測惡性腫瘤的敏感性高于臨床應(yīng)用的腫瘤標(biāo)記物。在肝癌與肝硬化患者研究中應(yīng)用基于液相色譜-質(zhì)譜(LC-MS)聯(lián)用的方法，可以在健康人群中將肝癌及肝硬化患者進(jìn)行有效的區(qū)分，且肝癌診斷中肝硬化及肝炎患者的假陽性率降低為7.4%[19]。

3.2 藥物毒性分析 最早開始對藥物毒性分析的是Nicholson實驗室，他們利用基于NMR的代謝學(xué)和模式識別技術(shù)對藥物毒性進(jìn)行評價分析[20，21]。利用動物體液及組織的NMR圖譜對百余種典型藥物的毒性進(jìn)行了研究。可以判斷出毒性影響動物的組織器官和位點(diǎn)，推測出藥物的作用機(jī)制，并確定毒性相關(guān)的標(biāo)記物，建立毒物影響動物內(nèi)源性代謝產(chǎn)物隨時間變化的軌跡及可供毒性預(yù)測的專家系統(tǒng)。代謝組學(xué)技術(shù)在藥理學(xué)的重要應(yīng)用還體現(xiàn)在對中藥中的單體成分毒性評價：如探索常見重要毒性成分馬兜鈴酸腎損害的機(jī)制，主要是經(jīng)由抑制三羧酸循環(huán)造成的[22]。王清秀等對經(jīng)大黃素處理的大鼠尿液、血漿和腎臟組織進(jìn)行研究，證明尿液中葡萄糖及氨基酸水平升高，其可作為腎小管損傷的標(biāo)記物[23]。而Mally等利用1 h-NMR代謝組學(xué)技術(shù)對腎功能損傷的標(biāo)記物進(jìn)行了研究，在FeNTA和溴化鉀引起小鼠腎功能損傷的兩種模型中，證明了4-羥基-2(E)-壬醛基-巰基尿酸(HNE-MA)作為腎功能損傷標(biāo)記物的可行性[24]。

3.3 臨床營養(yǎng)研究 眾所周知，臨床營養(yǎng)是20世紀(jì)后半葉興起的多學(xué)科交叉專業(yè)，其研究的核心關(guān)鍵問題即是營養(yǎng)素-代謝網(wǎng)絡(luò)的相互作用，是代謝組學(xué)技術(shù)具有比較優(yōu)勢的學(xué)科之一。目前代謝組學(xué)在臨床營養(yǎng)研究中的應(yīng)用主要有三個方面：①營養(yǎng)素和膳食干預(yù)研究；②膳食標(biāo)志物的研究；③飲食相關(guān)疾病的研究[25]。營養(yǎng)素和膳食干預(yù)研究主要是確立干預(yù)的作用機(jī)理以及怎樣影響代謝途徑。例如，關(guān)于黑巧克力對機(jī)體代謝物影響的研究表明，進(jìn)食黑巧克力后可以減少壓力相關(guān)的代謝產(chǎn)物(甘氨酸、脯氨酸、β丙氨酸和檸檬酸鹽等)[26]。一項33名絕經(jīng)期后婦女進(jìn)食全麥黑麥面包或精制小麥面包的NMR研究顯示，進(jìn)食全麥黑麥面包的人群血樣中支鏈氨基酸減少(亮氨酸和異亮氨酸)，而NN-二甲基甘氨酸升高[27]。最近關(guān)于嬰兒喂養(yǎng)方法的一項研究證明了NMR代謝組學(xué)在揭示膳食成分有益作用的分子機(jī)制中的強(qiáng)大作用[28]。通過分析母乳和標(biāo)準(zhǔn)喂養(yǎng)嬰兒的尿液NMR波譜，研究者們發(fā)現(xiàn)一系列蛋白質(zhì)和脂類代謝相關(guān)的代謝產(chǎn)物在標(biāo)準(zhǔn)喂養(yǎng)的嬰兒尿液中有增高。飲食標(biāo)記物在改進(jìn)飲食評估方法上的作用已經(jīng)被廣泛認(rèn)可，并且被臨床營養(yǎng)學(xué)界認(rèn)為是代謝組學(xué)在本領(lǐng)域最具潛力的應(yīng)用方向之一[29]?；贜MR代謝組學(xué)的研究已可鑒定出人類在進(jìn)食肉類后具有特征性的代謝相關(guān)標(biāo)記物，包括肌酐、肌酸、肉堿、肌肽、?；撬?、1-甲基組氨、3-甲基組氨及氧化三甲胺(Trimethylamine oxide，TMAO)等。其中，TMAO在其他研究中也被證實與肉類代謝相關(guān)，表明TMAO可以作為飲食中蛋白質(zhì)的標(biāo)記物。最近的一項基于NMR波譜評估高蛋白與低蛋白飲食代謝的研究證實尿樣中TMAO與尿氮排泄呈高度相關(guān)性[30]。最近的研究還發(fā)現(xiàn)，支鏈氨基酸與胰島素抵抗和2型糖尿病之間存在相關(guān)性[31]。在一項1680例患者的研究中，NMR定量分析支鏈氨基酸顯示出其循環(huán)水平可預(yù)測胰島素抵抗風(fēng)險[32]。

3.4 細(xì)胞代謝組學(xué) 目前，多種代謝組學(xué)技術(shù)已經(jīng)用于建立造血細(xì)胞的生理狀態(tài)和人類造血系統(tǒng)疾病下的代謝圖譜。年輕和衰老的普通紅細(xì)胞的代謝分析可以顯示代謝產(chǎn)物的水平與鐮狀紅細(xì)胞病直接相關(guān)[33]。高解析NMR波譜被用于鑒別人結(jié)直腸腺癌細(xì)胞(Caco-2)細(xì)胞的分化程度，結(jié)果顯示分化的細(xì)胞中代謝產(chǎn)物存在明顯差異[34]。大多數(shù)代謝產(chǎn)物存在于早期未分化細(xì)胞和晚期分化細(xì)胞中，某些特定的代謝產(chǎn)物顯著的變化，特別是肌醇和?；撬?。然而，建立細(xì)胞代謝的綜合表征是一項非常艱巨的任務(wù)，因為內(nèi)源性代謝物在物理和化學(xué)性質(zhì)上的巨大差異。目前，大量代謝物的化學(xué)性質(zhì)仍然不明確，加上標(biāo)準(zhǔn)的萃取及分離方法還存在問題。標(biāo)準(zhǔn)化合物不易獲得、數(shù)據(jù)庫尚未完善及代謝途徑還未理清，這些問題導(dǎo)致映射和解釋相應(yīng)的標(biāo)記物存在相當(dāng)大的困難。

4 從代謝型到復(fù)雜代謝網(wǎng)絡(luò)分析

Modi等利用網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)演繹了大腸桿菌中sRNAs的相互調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)，顯示出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析能夠識別sRNAs的生物功能[35]。Chen等利用腫瘤細(xì)胞構(gòu)建起凋亡的蛋白-蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)，分析并證明了3個潛在的藥物靶點(diǎn)[36]。這些研究表明針對代謝復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘可以找到有生物功能的藥物靶點(diǎn)。其原理為，基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物之間通過相互結(jié)合、解離和相互催化形成了一套異常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。本課題組確定嚴(yán)重的脊髓損傷的代謝物后，在整體代謝網(wǎng)絡(luò)上查找代謝作用和相互作用，從而開發(fā)出的三步法，簡述如下[16]：①利用人類代謝組數(shù)據(jù)庫(the human metabolome database，HMDB)的代謝通路功能，檢索催化特定代謝物的酶類；②在京都基因與基因組百科全書(Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG)數(shù)據(jù)庫中反查出相應(yīng)的酶類所在的代謝途徑；③使用Matlab的KEGG API工具包繪制受損傷影響的代謝網(wǎng)絡(luò)擾動圖。最終基于1 h-NMR譜構(gòu)建出一個以代謝為基礎(chǔ)的，具有臨床應(yīng)用前景的脊髓損傷的嚴(yán)重程度定量評價模型，建立了一套集成了代謝組學(xué)分析與代謝網(wǎng)絡(luò)分析的新方法。從本體代謝提取顯著改變的代謝物并映射到一個代謝網(wǎng)絡(luò)。產(chǎn)生這些代謝物的酶也被確定，并包括在網(wǎng)絡(luò)中。在損傷后受到干擾的主要代謝路徑包括：①視黃醛(維生素A)和視黃酸(RA)代謝；②甘油磷脂和花生四烯酸(AA)代謝；③NAD-NADPH轉(zhuǎn)化過程；④酪氨酸代謝；⑤尸胺和腐胺代謝；⑥醚和醇的代謝紊亂。

5 NMR代謝組學(xué)面臨的挑戰(zhàn)與解決方法

基于NMR的代謝組學(xué)蓬勃發(fā)展的同時，也面臨著巨大挑戰(zhàn)。此即對臨床生物樣本的精確定性識別和定量計算。臨床代謝組研究使用的標(biāo)本，是血漿、尿液等生物體液，其每一份標(biāo)本，都是一個由上百種單體化合物構(gòu)成的復(fù)雜體系。對一位波譜學(xué)家而言，面對混合物，他通常會先對其進(jìn)行單分子分離純化，再進(jìn)行NMR掃描鑒定結(jié)構(gòu)，通常不會一次性對混合體系進(jìn)行掃描[9～13]。然而，臨床代謝組研究的要求迥異于此：我們面臨的標(biāo)本，不僅種類繁多，需要逐個進(jìn)行分離純化，成本巨大，且費(fèi)時費(fèi)力。

面對上述挑戰(zhàn)，有些研究者已經(jīng)開展了探索。一種思路是提高設(shè)備探測精度和聯(lián)用多種平臺。例如，2015年Miao等[37]利用HPLC和微探頭NMR聯(lián)用技術(shù)分析復(fù)雜生物體液及組織。在小鼠尿液和排泄物中分別鑒定出83種和73種代謝產(chǎn)物，其中各有40種和45種代謝產(chǎn)物是在常規(guī)NMR技術(shù)下無法分離出來的。但即使如此，對代謝譜中許多可見峰無法鑒定。因此，解決臨床體液標(biāo)本的NMR波譜精準(zhǔn)鑒定，是下一代代謝組學(xué)技術(shù)發(fā)展的核心關(guān)鍵問題。近年來，從儀器設(shè)計進(jìn)路提出了一種可能的解決方案，此即不斷提高NMR的場強(qiáng)，目前已問世的頂級NMR波譜儀，其場強(qiáng)已經(jīng)高達(dá)1.1 GHz。然而，這類儀器價格極為昂貴，且與之相配合的物質(zhì)解析算法尚不成熟，不適合推廣應(yīng)用。破解這一難題，需要另辟蹊徑。

基于上述認(rèn)識我們提出了一種全新的解決問題的思路：引入計算數(shù)學(xué)工具實現(xiàn)工程解。欲要使用代謝型來描述疾病過程，先決條件是一定要建立合適的度量空間，從而才能在此空間中建立動力系統(tǒng)。進(jìn)而將疾病的演變問題轉(zhuǎn)化為一類軌道的描述問題[38]。進(jìn)而可使用計算數(shù)學(xué)的理論和技術(shù)建立新一代代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析理論與技術(shù)工具。最終將代謝組學(xué)技術(shù)與其他多種組學(xué)技術(shù)的發(fā)現(xiàn)結(jié)合在一起，形成一種系統(tǒng)性的疾病發(fā)生發(fā)展機(jī)制研究范式。

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Clinical metabolomics and its application

WANG Kai1，2a，JIANG Hua2a，2b，CHEN Wei3，PENG Jin2a，ZENG Jun2a，2b

衛(wèi)生部急診醫(yī)學(xué)國家臨床重點(diǎn)專科建設(shè)項目、四川省科技廳科技支撐計劃項目(編號：SZ20120209，2011SZ0336，2015SZ0110)及成都市科技局人口與健康項目(編號：12PPYB181SF-002，11PPYB009SF-289)

R0657.61；R-33；R34；R446

B

1672-6170(2015)06-0160-05

2015-06-21；

2015-09-11)

△通訊作者