代谢组学技术在临床诊断中的应用

代谢组学给临床诊断提供了强有利的技术手段,基于代谢组学的临床诊断通过对患者的体液进行代谢物全局分析,结合多元统计分析技术发现体液中与疾病相关的生物标志物,应用模式识别技术建立诊断模型,从而实现疾病的临床诊断。本文简要介绍代谢组学涉及的分析技术、计算技术及其在临床诊断中的应用,并探讨现阶段临床代谢组学研究中存在的问题及今后的发展趋势。

遗传算法优化尿样核苷毛细管电泳分析条件

目的:研究建立一种基于遗传算法的尿样核苷类成分的毛细管电泳条件优化方法。方法:用中心组成试验设计系统考察硼砂、SDS、pH 和电压等因素对尿样核苷类成分电泳分离结果的影响。采用色谱指数方程对分离结果进行评价,并将其作为适应度函数。运用实数编码的遗传算法进行全局寻优,获取最优分析条件。结果:在优化的分析条件(15.7 mmol·L^(-1)硼砂,250.0 mmol·L^(-1)SDS,pH 9.60,电压14.8 kV)下,各核苷类成分在12 min 内得到较好分离。结论:本文方法准确可靠,适用于毛细管电泳分析条件优化。

海洋细菌201721抗菌物质的发酵优化与性质初步研究

目的海洋细菌201 72l能产生对大肠杆菌有强烈抑制作用的活性物质,本文对其发酵条件进行优化,并对发酵产物性质进行研究。方法采用Plackett-Burman设计筛选出培养基pH、蛋白胨的量和培养温度等关键因素;继而采用响应曲面法关键因素进行优化。结果pH 6.3,蛋白胨的量8.2g,温度31.6℃为发酵的最优奈件,发酵所产生的抗菌活性物质极性中等.具有较好的热稳定性和酸碱稳定性。结论本研究所采用的条件优化方法.适用于菌株发酵条件的优化。

粒子群算法优化中药化学成分的毛细管电泳分离条件

建立了一种基于粒子群优化算法的毛细管电泳条件辅助优化方法。以丹参为研究对象,将改良的色谱指数方程用于评价酚酸类成分的电泳分离性能,用粒子群优化算法对分离条件进行全局寻优,获得最佳的区带电泳分离条件(5.0 mmol/L硼砂,18.5 mmol/L磷酸二氢钠,6.1%乙腈,运行电压18.2 kV)。为进一步改善分离,在所获优化条件下添加50.0 mmol/L SDS,在胶束电动毛细管色谱分离模式下使酚酸类成分(原儿茶醛、丹参素、丹酚酸B等)得到更好分离。本方法准确可靠,可推广应用于其他复杂化学体系的毛细管电泳分离条件优化。

应用代谢组学技术早期预测脓毒症大鼠的预后

目的采用基于HPLC／MS的代谢组学技术构建脓毒症预后的早期预测模型。方法采用盲肠结扎穿孔法（CLP）复制脓毒症大鼠模型。根据6d生存状况，45只CLP大鼠分为生存组（n=23）和死亡组（n=22）。术后12h断尾法采集CLP组和假手术组（n=25）大鼠外周血0．5mL，静置、离心后收集血清。采用HPLC／MS分析大鼠血清代谢特征，进而采用径向基函数神经网络算法（RBFNN）构建脓毒症的预后判别模型。结果主成分分析（PCA）可完全区分三组大鼠的生理特征。8个与脓毒症预后相关的代谢物被结构性鉴定，它们是棕榈油酸、棕榈酸、亚麻酸、亚油酸、软脂酸、硬脂酸、二十二碳六烯酸和二十二碳五烯醇。采用RBFNN构建的模型预测效能优于k-最近邻算法，其敏感性为（96．1±3．6）％，特异性为（91．0±4．3）％。结论胀毒症后，脂肪酸代谢明显异常，基于HPLC／MS的代谢组学技术可全面了解脂肪酸代谢的变化规律，采用所有代谢信息构建的模型可早期、快速、有效地预测脓毒症大鼠的预后。

基于NMR的代谢组学技术预测大鼠脓毒症预后的准确性

目的评价基于核磁共振波谱仪（NMR）的代谢组学技术预测大鼠脓毒症预后的准确性。方法实验一取48只雄性sD大鼠，周龄6～8周，体重220～250g，随机分为3组：对照组（C组，n=8）、假手术组（SI组，n=8）和脓毒症组（CLPI组，n=32）。采用盲肠结扎穿孔法制备大鼠脓毒症模型。C组和SI组于术后12h时，CLP组于术后6、12、18、24h时各取8只大鼠，采集颈内动脉血样3ml，进行血气分析，并测定肝、肾功能；然后放血处死大鼠，取左下肺组织和左肾组织，光镜下观察病理学结果。实验二另取65只雄性sD大鼠，周龄6～8周，体重220—250g，随机分为2组：假手术组（SⅡ组，n=20）和CLPⅡ组（n=45）。采用盲肠结扎穿孔法制备大鼠脓毒症模型。术后12h经尾静脉采血样1．2ml，取血清待行^1H NMR分析。根据6d内生存状况，将CLPⅡ组大鼠分为3个亚组：生存组（存活期〉6d）、死亡组（存活期24h-6d）和废弃组（存活期〈24h）。采用κ-最近邻算法（κ-NN）和径向基函数神经网络算法（RBFNN）预测脓毒症预后。结果正交偏最小二乘-判别分析法可完全区分3组大鼠的生理特征。与脓毒症预后有关的6个标志物为8-羟丁酸、乳酸、丙氨酸、醋酸和乙酰乙酸和甲酸。采用κ-NN和RBFNN均可早期预测脓毒症大鼠预后，RBFNN预测效能优于κ-NN（P〈0．05）。结论脓毒症后在各器官发生轻微损伤时，机体糖、蛋白质、脂肪和核酸代谢异常，利用基于NMR的代谢组学技术可早期、有效地预测脓毒症的预后。