來(lái)源： 麥特繪譜生物科技（上海）有限公司???2019-7-19

 

代謝組學(xué)的飛速發(fā)展，尤其是分析技術(shù)的進(jìn)步、樣本數(shù)量的增加、樣本類型的多樣化以及多檢測(cè)平臺(tái)的聯(lián)合應(yīng)用，使代謝組數(shù)據(jù)在數(shù)量和復(fù)雜性上急劇增加。代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)對(duì)于歸納總結(jié)這些大數(shù)據(jù)、提高數(shù)據(jù)的使用率、進(jìn)行深層次的交叉分析以及揭示隱藏在大數(shù)據(jù)背后的生物學(xué)機(jī)理都有重要的作用。

當(dāng)前，代謝組學(xué)研究中涉及到的數(shù)據(jù)庫(kù)大致可劃分為兩個(gè)層次：存儲(chǔ)原始檢測(cè)數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)庫(kù)和存儲(chǔ)代謝物及代謝通路相關(guān)信息的代謝物庫(kù)。產(chǎn)生最早且發(fā)展相對(duì)成熟的是代謝物庫(kù)。早期的代謝物庫(kù)主要是存儲(chǔ)各種代謝物的基本信息，包括代謝產(chǎn)物的簡(jiǎn)介、化學(xué)式、分子量、化學(xué)分類、化學(xué)性質(zhì)、所在的代謝通路和質(zhì)譜圖等。用戶可以將待鑒定物質(zhì)的信息與庫(kù)中代謝物的信息進(jìn)行一一比對(duì)，對(duì)目標(biāo)物質(zhì)進(jìn)行定性及代謝通路搜索。其中Human Metabolome Database (HMDB)、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)、Metabolite Link (Metlin)、The Golm Metabolome Database (GMD)和The Small Molecule Pathway Database (SMPDB)等等代謝物庫(kù)是該類數(shù)據(jù)庫(kù)的代表，發(fā)展相對(duì)成熟，應(yīng)用廣泛。

2010年以來(lái)，隨著精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)的發(fā)展，在一些國(guó)際組織的倡導(dǎo)和大力推動(dòng)下，原始數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始出現(xiàn)。這類數(shù)據(jù)庫(kù)在建立、完善、標(biāo)準(zhǔn)化和推廣上都存在很多困難，依賴于全世界科研觀念和技術(shù)的發(fā)展。基因組數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的成功先例對(duì)該類數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展有一定的促進(jìn)和借鑒作用。原始數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)將為更多的科研工作者提供了交流合作的機(jī)會(huì)，也是進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)利用率和挖掘深度的有效途徑，將大大促進(jìn)代謝組學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，也會(huì)為各種組學(xué)的整合分析以及組學(xué)與其他學(xué)科的交叉研究奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，雖然這類數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)和完善難度較大，但卻是組學(xué)發(fā)展的必然趨勢(shì)。2010年以來(lái)，歐洲和美國(guó)的多個(gè)機(jī)構(gòu)逐步建立了一系列原始數(shù)據(jù)庫(kù)并組建了專業(yè)團(tuán)隊(duì)致力于維護(hù)和推廣應(yīng)用。當(dāng)前，有代表性的四大庫(kù)是美國(guó)NIH的Metabolomics Workbench、歐洲生物信息研究所的Metabolights、Metabolic Phenotype Database（MetaPhen，屬于MetabolomeExpress的一部分）和Metabolomic Repository Bordeaux (MeRy-B)。其中，前兩種應(yīng)用較為廣泛，且接受多種儀器平臺(tái)和物種的數(shù)據(jù)。Metabolomics Workbench還允許對(duì)公開(kāi)可用數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性的統(tǒng)計(jì)分析。Metabolights更側(cè)重于數(shù)據(jù)管理，且數(shù)據(jù)遞交的標(biāo)準(zhǔn)更嚴(yán)格。MetaPhen和MeRy-B的規(guī)模更小，且專注于植物代謝組學(xué)。MeRy-B以1H-NMR數(shù)據(jù)為主，MetaPhen則側(cè)重于GCMS數(shù)據(jù)。

目前，原始數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)是MSI（Metabolomics Standards Initiative, European Bioinformatics Institute, http://msi-workgroups.sourceforge.net/）和COSMOS (Coordination of Standards in Metabolomics, European Union, http://cosmosfp7.eu)。上述數(shù)據(jù)庫(kù)基本都符合這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。有些組織也公布了自己的標(biāo)準(zhǔn)，但與這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)高度一致。按照MSI和COSMOS的要求，數(shù)據(jù)庫(kù)要求被授權(quán)的資源提供者在提供規(guī)定格式（如ISA-Tab）的原始數(shù)據(jù)的同時(shí)，還必須提供以下信息：提交者的基本信息、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，研究對(duì)象及相應(yīng)處理，樣本搜集和存儲(chǔ)條件、樣本前處理，儀器平臺(tái)和分析條件、樣本的臨床信息和代謝物信息等。其中代謝物的信息包括基本描述，外部數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別代碼，化學(xué)式，簡(jiǎn)化分子線性輸入規(guī)范（Simplified molecular-input line-entry system, SMILES），應(yīng)用化學(xué)協(xié)會(huì)識(shí)別代碼（the International Chemical Identifier of IUPAC），峰強(qiáng)度或濃度以及用于識(shí)別代謝物的相關(guān)信息，例如m/z，保留指數(shù)，碎片信息等。如果資源提供者采用提交的資源已公開(kāi)發(fā)表過(guò)文章，還需提供文章全文。只有滿足以上要求的資源才會(huì)被加入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

下表中列出了常用的典型數(shù)據(jù)庫(kù)及其主要性能的比較。

表1. 典型數(shù)據(jù)庫(kù)及其主要性能比較

當(dāng)前，各大代謝物庫(kù)的應(yīng)用已相對(duì)廣泛成熟，對(duì)代謝組學(xué)發(fā)展的貢獻(xiàn)有目共睹。原始數(shù)據(jù)庫(kù)雖然發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁但仍處于建設(shè)初期，尚未有大量應(yīng)用的報(bào)道。但可喜的是，已有學(xué)者將多個(gè)原始數(shù)據(jù)庫(kù)或某一庫(kù)中的多項(xiàng)資源進(jìn)行整合使用，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)資源的利用率。2015年，荷蘭的萊登大學(xué)、歐洲生物信息學(xué)研究所和德國(guó)的萊布尼茨植物化學(xué)研究所等多家機(jī)構(gòu)共同建立了一個(gè)跨庫(kù)原始數(shù)據(jù)檢索平臺(tái)——MetabolomeXchange（http://metabolomexchange.org/site/），為數(shù)據(jù)庫(kù)資源的整合和擴(kuò)展應(yīng)用提供了又一快捷途徑。

 

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