基於臨床代謝組學推斷代謝功能異常的生物信息學方法

《基於臨床代謝組學推斷代謝功能異常的生物信息學方法》是依託同濟大學，由唐凱臨擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於臨床代謝組學推斷代謝功能異常的生物信息學方法
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：唐凱臨
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

通過單變數或多變數分析方法尋找差異代謝物一直是臨床代謝組學研究的主流策略。然而，由於代謝物和代謝通路存在多種正/負反饋調節作用，並且疾病本身也是一個動態發展的過程，基於單代謝物的差異分析策略已經很難滿足臨床樣本的分析需求。代謝系統的複雜性、多面性以及疾病特徵的動態性是當下臨床代謝組學研究所面臨的新挑戰。本項目擬通過探索適合臨床代謝組學的生物信息學分析方法，基於代謝物之間的相關關係設計共變化網路的分析策略，用於疾病的代謝特徵提取。本項目的預期成果不僅有助於深入了解代謝機制，而且為臨床代謝組學研究提供關鍵技術支持，具有重要理論研究和實際套用價值。

結題摘要

由於生物系統的網路性、複雜性和疾病特徵的動態性，基於單代謝物的差異分析策略已不能滿足臨床樣本的分析需求。發展系統整體地挖掘代謝物之間關聯且適用於臨床數據的生物信息分析方法，就有可能從網路水平對疾病機製作出更深層次的闡釋，甚至可以預測疾病發展的動態網路標誌物。 本課題探索從臨床組學推斷異常代謝功能的生物信息學方法，設計基於代謝共變化關係的分析策略，並以相關疾病為例從網路水平搜尋其代謝特徵，提示疾病狀態下的異常代謝活動。 針對臨床數據，從兩個角度開展代謝共變化分析：通過比較靜態數據（疾病/健康）尋找有顯著差異的共變化關係;以及通過考察代謝物的共變化關係與疾病的關聯性搜尋可能的動態網路特徵。經構建慢B肝的代謝共變化網路發現，甘氨酸合成不足、脂肪酸分解途徑受到阻滯是慢B肝患者的主要代謝特徵。結果也得到了代謝物水平和獨立表達譜晶片的數據支持。 本課題發展的生物信息學研究方法不僅可以為多組學分析的臨床轉化套用提供生物信息學層面的技術支持，而且有助於從整體水平闡釋臨床複雜疾病的分子特徵，具有重要的理論意義和潛在套用前景。