謝媛媛，蘇加坤，應(yīng)旭輝，羅娟敏，王義明，邵燈寅，羅國(guó)安，蔡繼寶*

(1.清華大學(xué) 化學(xué)系,北京 100084;2.江西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司,江西 南昌 330096; 2.珠海清大弘瑞生物科技有限公司,廣東 珠海 519085)

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研究報(bào)告

基于人工智能技術(shù)的煙氣暴露大鼠代謝生物標(biāo)志物篩選方法研究

謝媛媛1，蘇加坤2，應(yīng)旭輝1，羅娟敏2，王義明3*，邵燈寅2，羅國(guó)安1，蔡繼寶2*

(1.清華大學(xué) 化學(xué)系,北京 100084;2.江西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司,江西 南昌 330096; 2.珠海清大弘瑞生物科技有限公司,廣東 珠海 519085)

該研究將主成分分析、偏最小二乘判別分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法用于煙草血漿、尿液和肺組織代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的分析，以揭示暴露于不同煙氣中大鼠血漿、尿液和肺組織中內(nèi)源性生物標(biāo)志物的整體變化情況，篩選潛在生物標(biāo)志物；將血樣、尿樣和肺組織代謝輪廓譜分析得到的生物標(biāo)志物進(jìn)行整合，運(yùn)用神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)標(biāo)志物進(jìn)行縮減，并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)能力，確定煙氣暴露不同時(shí)間(7，14，30 d)以及不同煙氣暴露對(duì)大鼠內(nèi)源性代謝物變化影響“因果效應(yīng)”密切相關(guān)的關(guān)鍵生物標(biāo)志物群，明確不同煙氣對(duì)大鼠機(jī)體損傷機(jī)制的異同。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊邏輯；代謝組學(xué)；煙氣暴露；關(guān)鍵生物標(biāo)志物群

代謝組學(xué)是表征生物體內(nèi)源性代謝物的整體及其受內(nèi)在或外在因素影響的科學(xué)，采用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析方法，從基于質(zhì)譜或核磁共振波譜的代謝組學(xué)研究中獲取的內(nèi)源性小分子化合物的“海量”信息中發(fā)掘有用信息是代謝組學(xué)研究的重要內(nèi)容之一[1-2]。

多元數(shù)據(jù)分析技術(shù)是目前代謝組學(xué)研究中的常用方法，但主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)等目前廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)多類(lèi)(類(lèi)別≥3)樣本進(jìn)行同時(shí)分類(lèi)和預(yù)測(cè)的能力較差，限制了代謝組學(xué)研究在臨床疾病診斷或療效評(píng)價(jià)上的應(yīng)用。此外，通過(guò)質(zhì)譜檢測(cè)得到的代謝物的質(zhì)譜響應(yīng)變化與真實(shí)濃度及其最終的生理變化之間是非線性的關(guān)系，而目前常用的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)多為線性的數(shù)據(jù)處理方法，勢(shì)必會(huì)造成有用信息的丟失，得到錯(cuò)誤結(jié)果。針對(duì)這些問(wèn)題，學(xué)者們開(kāi)始探索新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。目前支持向量機(jī)(SVM)[3]、模糊c均值(Fuzzy c-means)[4]和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)[5]等不同特點(diǎn)和功能的數(shù)據(jù)處理方法均已被用于代謝組學(xué)的研究，在一定程度上改善了分類(lèi)結(jié)果模糊的問(wèn)題，并應(yīng)用于很多醫(yī)藥領(lǐng)域，例如藥物制劑、臨床疾病診斷等[6-7]。被稱(chēng)為“灰箱”模型(Grey box model)的神經(jīng)模糊邏輯(Neurofuzzy logic)[8]，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性學(xué)習(xí)能力和模糊邏輯(Fuzzy logic)的普遍表達(dá)能力，可用以解釋輸出變量得到的過(guò)程，在一定程度上解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱”問(wèn)題。

本研究結(jié)合神經(jīng)模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自的優(yōu)勢(shì)，提出“運(yùn)用神經(jīng)模糊邏輯模型對(duì)潛在生物標(biāo)志物進(jìn)行縮減，并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)”的代謝組學(xué)生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)方法，對(duì)前期煙氣暴露大鼠血漿、尿液和肺組織代謝輪廓譜分析獲取的生物標(biāo)志物進(jìn)行整合分析，篩選了不同煙氣暴露對(duì)大鼠內(nèi)源性代謝物變化影響“因果效應(yīng)”密切相關(guān)的關(guān)鍵生物標(biāo)志物群，以期明確不同煙氣對(duì)大鼠機(jī)體損傷機(jī)制的異同。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 試劑與儀器

LC-MS級(jí)乙腈和HPLC級(jí)甲醇購(gòu)自美國(guó)Fisher公司，甲酸購(gòu)自Acros公司(純度98%，比利時(shí))。亮氨酸-腦啡肽(純度≥97%，Leucine-enkephalin，LE)標(biāo)準(zhǔn)品購(gòu)于Sigma公司。超純水(18.2 MΩ)由本實(shí)驗(yàn)室Milli-Q超純水系統(tǒng)(Millipore,Bedford,MD，USA)制備。Waters AcquityTM超高效液相色譜系統(tǒng)(Waters,Millford,MA，USA)，配備高壓二元梯度泵、可控溫自動(dòng)進(jìn)樣器(最低4 ℃)和二極管陣列檢測(cè)器。質(zhì)譜檢測(cè)器為Waters Premier TOF飛行時(shí)間質(zhì)譜儀(Waters,Millford,MA，USA)，配有ESI電離源接口和Lock-spray接口。

1.2 動(dòng)物實(shí)驗(yàn)及樣本分析前處理

1.2.1 動(dòng)物實(shí)驗(yàn) 90只Wistar大鼠分成 3組(對(duì)照組、吸食普通卷煙組和吸食某品牌卷煙組)，每組30只，每組再分成3個(gè)小組，每個(gè)小組10只，分別煙氣暴露7，14，30 d。普通卷煙和吸食某品牌卷煙組均由江西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司提供。煙氣暴露在特制的裝置內(nèi)進(jìn)行。每只大鼠每天分別暴露20 min，吸煙時(shí)煙氣濃度采用阻擋法，阻擋率設(shè)置為70%，控制溫度為(22±2)℃，濕度保持在(21±0.5)%，氧氣濃度保持在(21±0.5)%，壓力為(101 325±40)Pa。在煙氣暴露7，14，30 d時(shí)，給大鼠稱(chēng)重，在代謝籠中收集大鼠24 h的尿液，經(jīng)麻醉后在肝門(mén)靜脈處取血約6～8 mL，放入經(jīng)肝素鈉處理過(guò)的 10 mL 離心試管中，迅速在3 000 r/min下離心10 min，取上層血漿。各生物樣品在-80 ℃下保存。同時(shí)取大鼠肺組織，用生理鹽水洗凈并用濾紙吸干水分，稱(chēng)重，于-80 ℃下保存。

1.2.2 生物樣本前處理 取凍融后的樣品100 μL，加入400 μL甲醇，渦旋1 min，充分混勻以沉淀蛋白，之后在4 ℃下13 000 r/min離心15 min，取上清液并加入300 μL超純水稀釋?zhuān)?.22 μm濾膜過(guò)濾。

取凍融后的肺組織樣品，按1∶3(g/mL)加入生理鹽水進(jìn)行勻漿。取200 μL勻漿液，加入600 μL甲醇，渦旋2 min，4 ℃下10 000 r/min離心15 min，取上清液過(guò)0.22 μm濾膜。

質(zhì)量控制(QC)樣品的制備：將煙氣暴露14 d的所有待測(cè)大鼠血漿樣本取出等量部分混合均勻后，按樣品處理方法處理；尿樣、肺組織QC樣品的制備同血漿樣本。

1.3 UPLC/Q-TOF-MS測(cè)定條件

色譜分離采用Waters公司AcquityTM-BEH C18反相分析柱(100 mm×2.1 mm,1.7 μm i.d.,Waters,MA,USA)，柱溫為40 ℃，流速為0.4 mL/min。自動(dòng)進(jìn)樣器溫度設(shè)定4 ℃，每次進(jìn)樣4 μL。流動(dòng)相：A為純乙腈；B為0.1%甲酸水溶液，采用梯度洗脫方式洗脫樣品，各樣品梯度設(shè)置如下：①血樣：0～3 min，5%～50%A；3～7 min，50%～60%A；7～10 min，60%～70%A；10～14 min，70%～95%A；14～17 min，95%A；17～19 min，95%～5%A;19～24 min，5%A；②尿樣：0～8 min，5%～50%A；8～10 min，50%～95%A；10～13 min，95%A；13～15 min，95%～5%A；15～19 min，5%A；③肺組織：0～2 min，20%～55%A；2～11 min，55%～75%A；11～12 min，75%～95%A；12～15 min，95%A；15～16 min，95%～20%A；16～19 min，20%A。

質(zhì)譜為電噴霧離子源(ESI)，分析采用V模式，在負(fù)離子模式下采集數(shù)據(jù)。檢測(cè)參數(shù)設(shè)置如下：脫溶劑氣流量600 L/h，脫溶劑氣溫度350 ℃，錐孔氣流量40 L/h，離子源溫度120 ℃，毛細(xì)管電壓2 500 V，錐孔電壓30 V。質(zhì)譜掃描范圍為100～1 500m/z，掃描時(shí)間0.2 s，掃描間隔0.02 s。采用2 ng/mL亮氨酸-腦啡肽(Leucine-enkephalin,LE)溶液為鎖定質(zhì)量校準(zhǔn)液進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)量校正，質(zhì)量校準(zhǔn)選擇“DRE”模式，流速2 μL/min。質(zhì)量軸校準(zhǔn)采用甲酸鈉溶液(0.05 mol/L)進(jìn)行。

1.4 數(shù)據(jù)處理

質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理采用Waters公司Markerlynx軟件(Waters,MA,USA)進(jìn)行色譜峰自動(dòng)識(shí)別和峰匹配，然后將所得數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCA-P軟件(Umetrics AB,Ume.,Sweden)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。采用PCA觀察樣本的聚集、離散狀態(tài)以及離群點(diǎn)。采用有監(jiān)督的PLS-DA判定造成這種聚集和離散的主要差異變量，根據(jù)變量權(quán)重值(VIP)找到與吸煙密切相關(guān)的差異表達(dá)代謝物。運(yùn)用MassLynx軟件中的i-Fit功能，對(duì)所篩查到的具有差異的代謝物進(jìn)行分析，計(jì)算其可能的分子式，再結(jié)合得到的精確質(zhì)量數(shù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)(如KEGG，http://www.genome.jp；HMDB，http://www.hmdb.ca)中檢索以鑒定標(biāo)志物。

1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將代謝組學(xué)研究獲取的血漿、尿液和肺組織中潛在生物標(biāo)志物的數(shù)據(jù)及其包含的樣本按組別順序排列，屬于同一組別的樣本有同樣的組別號(hào)，然后將代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中的代謝物信息定義為輸入變量(全局變量)，將樣本的組別號(hào)定義為輸出變量；使用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件FormRules(Intelligensys Ltd,UK)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立模糊邏輯模型(NeuroFuzzy logic model)，篩選出對(duì)模型建立貢獻(xiàn)較大的變量集合(縮減變量)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件INForm(Intelligensys Ltd,UK)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN model)，比較全局變量與縮減變量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，當(dāng)縮減變量與全局變量的準(zhǔn)確率相當(dāng)時(shí)，認(rèn)為縮減變量集合可以代表全局變量的信息，即為潛在生物標(biāo)志物[9]。

2 結(jié)果與討論

2.1 代謝輪廓譜分析結(jié)果[10-11]

運(yùn)用液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)的代謝組學(xué)方法研究了含有天然本草添加劑卷煙對(duì)大鼠代謝的影響。分別分析了煙氣暴露7，14，30 d時(shí)空白組大鼠、吸食普通卷煙大鼠及吸食含有天然本草添加劑的某品牌卷煙大鼠的血漿、尿液和肺組織樣本，并采用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，分別獲取能夠表征各煙氣暴露時(shí)期大鼠血漿、尿液和肺組織損傷程度的潛在生物標(biāo)志物，如表1所示。

表1 煙氣暴露大鼠血漿、尿液和肺組織中損傷生物標(biāo)志物

(續(xù)表1)

No．Potentialbiomarkers(trend)RelatedpathwaySample13Methylhippuricacid(↑)?Fattyacidbeta?oxidationUrine14Cresolsulfuricacid(↓)Urine15Benzoylphosphoricacid(↑)EnergymetabolismUrine16LysoPE(16∶0/0∶0)(↑)PhospholipidmetabolismLung17LysoPC(16∶0)(↓)?PhospholipidmetabolismLung1820?Hydroxyeicosatetraenoicacid(↑)ArachidonicacidmetabolismLung19PG(18∶3/20∶3)(↓)PhospholipidmetabolismLung20Palmitoleicacid(↑)?FattyacidsmetabolismLung21Docosahexaenoicacid(↑)FattyacidsmetabolismLung22Arachidonicacid(↑)?ArachidonicacidmetabolismLung23Linoleicacid(↓)?LinoleicacidmetabolismLung24Docosapentaenoicacid(↓)FattyacidsmetabolismLung25Palmiticacid(↑)?FattyacidsmetabolismLung26Oleicacid(↑)?FattyacidsmetabolismLung

“↑”:up regulated;“↓”:downregulated，compared with normal control group;* :confirmed with reference substances

2.2 神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的優(yōu)化

為了得到最優(yōu)的縮減模型，找出重要的標(biāo)志物，需對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以煙氣暴露7 d的樣品為例(圖1)，通過(guò)對(duì)交叉驗(yàn)證(CV)、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(SRM)、留一驗(yàn)證(LOOCV)、貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)(BIC)和最小描述長(zhǎng)度(MDL)等模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其中Model-2(SRM模型)和Model-5(MDL模型)得到了相同的縮減標(biāo)志物，且R2值均為最高，說(shuō)明通過(guò)本模型得到的5個(gè)縮減生物標(biāo)志物可表征煙氣暴露7 d時(shí)對(duì)大鼠內(nèi)源性代謝物的損傷。

圖1 煙氣暴露7 d大鼠血液生物標(biāo)志物的神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)優(yōu)化

2.3 神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型的建立及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)價(jià)

2.3.1 煙氣暴露7 d生物標(biāo)志物的ANN分析結(jié)果 煙氣暴露7 d標(biāo)志物縮減神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊模型給出了5個(gè)重要標(biāo)志物，其變量貢獻(xiàn)率為所有標(biāo)志物的98.91%。該5個(gè)標(biāo)志物是血x2、血x5、血x7、肺x11、尿x1，分別為花生四烯酸、油酸、LysoPC(20∶4)、PG(18∶3/20∶3)和檸檬酸。從subModel-1的規(guī)則來(lái)看，血漿中生物標(biāo)志物油酸的水平與尿液中生物標(biāo)志物檸檬酸的水平和肺組織中磷脂類(lèi)生物標(biāo)志物PG(18∶3/20∶3)的水平具有相關(guān)性，對(duì)分組(Y)有貢獻(xiàn)。從模型預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，所有變量集平均R2為85.1，縮減變量集平均R2為88.4，因此縮減變量略?xún)?yōu)于所有變量。

2.3.2 煙氣暴露14 d標(biāo)志物的ANN分析結(jié)果 煙氣暴露14 d標(biāo)志物縮減神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊模型給出了6個(gè)重要標(biāo)志物，其變量貢獻(xiàn)率為所有標(biāo)志物的93.71%。該6個(gè)標(biāo)志物是血x2、血x5、肺x10、肺x11、尿x1和尿x4，分別為花生四烯酸、油酸、二十二碳五烯酸、PG(18∶3/20∶3)、檸檬酸和3-羥基-3甲基-2-羥基吲哚。與煙氣暴露7 d的縮減變量相比，少了1個(gè)LysoPC(20∶4)，而多了二十二碳五烯酸和3-羥基-3-甲基-2-羥基吲哚。前者是亞麻酸的氧化產(chǎn)物，組織受損后含量減少，與多種疾病(如冠心病、糖尿病)相關(guān)；后者的含量在吸煙組中均有不同程度降低，其降低與氧化損傷相關(guān)，可能是煙氣暴露14 d后體內(nèi)氧化損傷程度進(jìn)一步加重。從模型預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，所有變量集平均R2為89.4；縮減變量集平均R2為88.1，縮減變量與所有變量相當(dāng)。

2.3.3 煙氣暴露30 d標(biāo)志物的ANN分析結(jié)果 煙氣暴露30 d標(biāo)志物縮減神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊模型給出了7個(gè)重要標(biāo)志物，其變量貢獻(xiàn)率為所有標(biāo)志物的96.05%。該7個(gè)標(biāo)志物是血x2、血x3、血x6、肺x10、尿x1、尿x2和尿x3，分別為花生四烯酸、LysoPC(16∶0)、LysoPC(18∶2)、二十二碳五烯酸、檸檬酸、去氫抗壞血酸和磷酸胍基乙酸。根據(jù)subModel-3的規(guī)則來(lái)看，血漿中生物標(biāo)志物花生四烯酸的水平與尿液中生物標(biāo)志物檸檬酸的水平具有相關(guān)性，對(duì)分組(Y)有貢獻(xiàn)。根據(jù)subModel-4的規(guī)則來(lái)看，血漿中生物標(biāo)志物L(fēng)ysoPC(18∶2)的水平與肺組織中生物標(biāo)志物二十二碳五烯酸的水平具有相關(guān)性，對(duì)分組(Y)有貢獻(xiàn)。從模型預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，所有變量集平均R2為96.6；縮減變量集平均R2為95.81，縮減變量與所有變量相當(dāng)。

將在不同煙氣下暴露7，14，30 d的血樣、尿樣和肺組織代謝輪廓譜分析得到的生物標(biāo)志物進(jìn)行整合，運(yùn)用神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)標(biāo)志物進(jìn)行縮減，并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到煙氣暴露不同時(shí)間(7，14，30 d)與不同煙氣暴露對(duì)大鼠內(nèi)源性代謝物變化影響“因果效應(yīng)”密切相關(guān)的關(guān)鍵生物標(biāo)志物群，如表2所示。

表2 各生物樣品標(biāo)志物的ANN篩選結(jié)果

本研究采用模糊邏輯算法對(duì)煙氣暴露不同時(shí)間的代謝輪廓譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，篩選出對(duì)模型建立貢獻(xiàn)較大的變量，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的比較判斷縮減后的變量集合是否可代表所有變量的信息。如表2所示，在不同時(shí)間點(diǎn)得到的縮減生物標(biāo)志物不盡相同，推測(cè)可能與煙氣暴露時(shí)間不同，對(duì)實(shí)驗(yàn)動(dòng)物病理生理狀態(tài)的損傷程度不同，反映在實(shí)驗(yàn)動(dòng)物代謝表型亦不相同有關(guān)。對(duì)不同時(shí)間點(diǎn)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)找到的不同的關(guān)鍵生物標(biāo)志物可能會(huì)為煙氣損傷機(jī)體病理毒理過(guò)程的闡釋提供一定的參考。

在血漿樣本中得到了多個(gè)磷脂代謝相關(guān)的標(biāo)志物，已有文獻(xiàn)報(bào)道吸煙會(huì)引起磷脂降解[10，12]，體內(nèi)磷脂代謝異?？赡芘c煙氣中氧化性物質(zhì)的吸入對(duì)機(jī)體細(xì)胞膜、脂蛋白、脂質(zhì)等產(chǎn)生影響有關(guān)[12-14]，而磷脂代謝的異常會(huì)增加心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)[15]，特別是花生四烯酸水平的升高是心血管疾病的重要標(biāo)志之一[16]，同時(shí)也是機(jī)體發(fā)生炎癥反應(yīng)的重要標(biāo)志之一[12]，而炎癥的發(fā)生與心血管疾病、癌癥等疾病相關(guān)[17-18]。在尿液中得到了一些與能量代謝相關(guān)的標(biāo)志物，其中磷酸胍基乙酸是體內(nèi)合成肌酸的主要內(nèi)源性物質(zhì)，而肌酸是細(xì)胞內(nèi)能量新陳代謝的重要分子和能量暫時(shí)存儲(chǔ)的場(chǎng)所[19]。磷酸胍基乙酸和檸檬酸在體內(nèi)的水平降低說(shuō)明吸煙對(duì)大鼠的能量代謝有一定的影響。

3 結(jié) 論

本研究基于液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)構(gòu)建了大鼠暴露于不同卷煙煙氣中7，14，30 d時(shí)血漿、尿液及煙氣損傷的主要靶組織——肺組織的代謝輪廓譜，表征了不同煙氣對(duì)大鼠內(nèi)源小分子代謝物組的影響。采用并結(jié)合神經(jīng)模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自的優(yōu)勢(shì)，提出了“運(yùn)用神經(jīng)模糊邏輯模型對(duì)潛在生物標(biāo)志物進(jìn)行縮減，并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)”的代謝組學(xué)生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)方法。發(fā)現(xiàn)了與吸煙危害密切相關(guān)的代謝生物標(biāo)志物，揭示吸煙可引起炎癥反應(yīng)和氧化損傷等機(jī)體損傷。采用人工神經(jīng)智能技術(shù)對(duì)不同時(shí)間點(diǎn)代謝輪廓譜分析的標(biāo)志物進(jìn)行聚焦和篩選，得到不同生物標(biāo)志物。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選到的變量不只是根據(jù)某一種物質(zhì)的含量變化，更重要的是考慮了變量之間的相互作用，因此對(duì)于人工智能技術(shù)尋找到的標(biāo)志物，不僅要對(duì)每一個(gè)標(biāo)志物進(jìn)行定量，還需對(duì)該標(biāo)志物集合的所有代謝物進(jìn)行研究，以尋找變化規(guī)律。本文通過(guò)人工神經(jīng)智能技術(shù)找到了煙氣暴露不同時(shí)間區(qū)分不同煙氣暴露組的關(guān)鍵生物標(biāo)志物，后續(xù)研究中尚需對(duì)這些關(guān)鍵生物標(biāo)志物及其所在代謝循環(huán)中與它們關(guān)系密切的生物標(biāo)志物精確定量分析，以期為煙氣損傷機(jī)體病理毒理過(guò)程的闡釋提供一定的參考。

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Study on Screening of Cigarette Smoke Exposure Biomarkers for Rat′s Metabolites on the Basis of Artificial Intelligence Technologies

XIE Yuan-yuan1,SU Jia-kun2,YING Xu-hui1,LUO Juan-min2,WANG Yi-ming3*,SHAO Deng-yin2,LUO Guo-an1,CAI Ji-bao2*

(1.Department of Chemistry,Tsinghua University,Beijing 100084,China；2.Tobacco Jiangxi Industrial Co.,Ltd.,Nanchang 330096,China；3.Zhuhai QingdaHongrui Biotechnology Co.,Ltd.,Zhuhai 519085,China)

Multivariate statistical analysis methods,principal component analysis and partial least square discrimination analysis,were applied in this study for the data mining of cigarette smoke exposure metabolomics on plasma,urine and lung samples,in order to characterize the holistic influences of cigarette smoke exposure,and screen potential biomarkers.The screened biomarkers obtained from the metabolic profiling analysis on plasma,urine and lung were integrated and reduced by neurofuzzy logic.The predictability of the established model with this focused biomarkers were evaluated by artificial neural networks.Key biomarkers were closely related to different smoke exposure time(7,14,30 days),and different kinds of cigarette smoke exposure on the endogenous metabolites in rats were found in this study,and the damage mechanism of cigarette smoke exposure on rat′s organism was discussed.

artificial neural networks;neurofuzzy logic;metabolomics;cigarette smoke exposure;key biomarkers

2016-11-14；

2016-12-25

中國(guó)煙草總公司重大專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(110201401025(JH-03))

10.3969/j.issn.1004-4957.2017.06.001

O657.63;Q411

A

1004-4957(2017)06-0705-06

*通訊作者：王義明，教授，研究方向：生命分析化學(xué)，Tel：010-62781688，E-mail：wangyiming1688@163.com 蔡繼寶，研究員，研究方向：煙草化學(xué)，Tel：0791-88286946，E-mail：jbcai@ustc.edu.cn