微生物代谢组学？通过代谢组学研究，不仅可以发现生物体在受到各种内外环境扰动后的不同应答，还可以区分同种不同个体之间的表型差异。因此，代谢组学在国际医药、动植物、微生物等领域得到了广泛应用。代谢组学的优势不仅在于其技术的通用性和易接受性，还在于其能够揭示生物体在不同环境条件下的代谢状态变化。那么，微生物代谢组学？一起来了解一下吧。
代谢组学入门到精通问题汇总答案
01. 代谢组学的定义是什么？代谢组学研究生物体在特定条件下的所有小分子代谢物，通过定性定量分析揭示代谢规律。
02. 代谢组学的研究步骤包括哪些？ 样品处理 数据采集 数据预处理 数据分析 标志物识别 通路分析
03. 代谢组学的特点与优势有哪些？关注内源性化合物：专注于生物体内自然产生的代谢物。 疾病诊断和药物筛选：提供疾病生物标志物和药物作用机制信息。 生物学机理桥梁：连接基因、蛋白质和表型，提供深入生物学理解。 代谢物研究深入：相比基因和蛋白质，代谢物水平的变化更直接反映生物状态。
04. 生物学重复的建议样本数量是多少？ 临床样本：N≥30 动物样本：N≥10 细胞样本：N≥8 植物和微生物样本：N≥8
05. 代谢组学常用的检测平台有哪些？ GCMS LCMS，因其灵活性和高通量性常用 NMR
0609. 关键术语解释LCMS/MS：液相色谱质谱联用技术，用于高灵敏度检测。
代谢组学研究思路主要包括以下几点：
代谢组学概述：
代谢组学是研究分子量小于1000Da的小分子的学科，如糖、有机酸、脂质、氨基酸、芳香烃等。
通过分析特定时期或条件下的生物体组分或细胞的全部代谢产物，以寻找差异代谢物。
代谢组学的分类：
非靶向代谢组学：广泛用于生物标志物的寻找和验证，能检测更多差异代谢物。
靶向代谢组学：针对特定目标代谢物进行研究，更专注于特定代谢路径或疾病相关的代谢物。
应用领域：
涵盖农林、畜牧业、基础医学、临床诊断、生物医药和微生物领域等。
研究思路：
单独或联合其他组学分析：整合转录组学、蛋白质组学、微生物组学等不同层面的信息，构建基因调控网络，深入理解分子调控及因果关系。
揭示生物进程和疾病过程中的分子机理和遗传基础：通过代谢组学研究，揭示生物体内代谢物的变化，进而理解生物进程和疾病的发生机制。
代谢组是测定细胞内所有代谢小分子（如TAC里面各种代谢产物）的含量，蛋白质组是测定体内各种蛋白质含量。 相同点大概就是都主要是靠质谱 蛋白质组已经比较成熟，有很好的搜库（鉴定）手段，以及比较好定量手段，如SILAC，TMT等方法，一次一般可以测量几千个蛋白 代谢组（可能不同的机构会有不同，以下仅基于我了解到的数据）各个实验室一般需要建立自己的库，一般也就几百个小分子。一般会把质谱的正负离子模式都扫一下，暂时没有通用的定量方法，所以数据可信度不如蛋白质组高 一般蛋白质组更为常用，代谢组的话需要有特定的研究方向，比如研究脂肪代谢之类的，就针对那些油脂分子 PS：用质谱研究药物代谢和研究组学其实差别很大的，做组学的话如果不是某些特殊情况，你自己不会分析谱图也不是太影响结果，只要看得懂by离子就好了。看LZ的意思，估计是不需要用到蛋白质组了，代谢组我也只是刚开始做，只能说protocol我们用下面这个，具体的分析步骤得看实验室需求。代谢组学有一个很热门的应用，就是用来鉴定微生物的taxonomy。在不少大的生物技术公司和农业公司，除了用16S rRNA和基因组判定taxonomy,还会结合代谢组学的数据。
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微生物群及其代谢产物在维持人类健康与疾病发展中扮演着至关重要的角色。然而，深入了解微生物组和代谢物之间错综复杂的相互作用一直是一个具有挑战性的任务。尤其是在研究肠道代谢物时，确定代谢物的来源——是源自肠道微生物的代谢活动还是宿主自身的代谢过程——是一个无法回避的关键问题。
为了应对这一挑战，Yu, Gang等人于2022年发表了一项重要研究[@yu2022metorigin]，其中介绍了一个能够区分微生物和宿主代谢物的创新工具。该工具的核心是一个经过人工验证的代谢物数据库，该数据库根据代谢物的来源进行了分类，包括：
值得注意的是，该工具目前没有提供R版本，用户需要访问其官方网站来使用。本教程旨在指导用户如何准备网站所需的输入文件，以便能够顺利利用这一工具进行代谢物来源的区分分析，从而增进对微生物组和宿主代谢物之间相互关系的理解。
对数据[OmicsDataSet-Zeybel et al. - 2022.xlsx]处理后生成的，可参考1) 代谢组数据分析二：数据预处理；2）代谢组数据分析四：差异分析
在准备网站所需的输入文件时，确保代谢物以唯一的标识符进行标识是至关重要的。
前言
耶拿大学Sebastian Böcker课题组在Nature Biotechnology期刊上发布了一项研究，引入了名为CANOPUS的计算方法，该方法运用深度神经网络，从碎片谱中预测出2497个化合物分类，特别针对那些缺乏光谱和结构参考数据的化合物，且无需串联质谱训练数据。此方法预测性能卓越。
研究对象：CANOPUS计算工具
期刊：Nature Biotechnology
影响因子：54.908
生物技术：代谢组学
研究背景
液相色谱质谱（LC-MS）在代谢组学领域广泛应用，可检测成百上千的代谢物。然而，由于谱库不完整和有参考光谱的化合物在亚类中分布不均，预测未知分子结构化合物存在挑战。目前存在三种结构分类策略，包括基于光谱类似度聚类、数据库检索、使用机器学习直接预测化合物类别。Sebastian Böcker课题组提出CANOPUS，通过为每个代谢产物MS/MS特征分配化合物类别，解决这些问题。
研究技术路线
研究结果
工作流程
训练阶段：使用支持向量机（SVMs）从碎片光谱预测分子指纹，该指纹作为深度神经网络（DNN）的输入，随后预测所有化合物类别。预测阶段：给定MS/MS谱作为输入，通过计算碎片树预测分子指纹，使用DNN从指纹中预测化合物类别。
以上就是微生物代谢组学的全部内容，重要过程：土壤微生物通过分解有机物、固定氮素、产生生物活性物质等过程，对植物生长发育、土壤养分循环和生态系统的稳定性起着重要作用。土壤代谢组学分析有助于揭示这些微生物代谢产物对植物和土壤功能的调控机制。应用领域：农业生产：通过比较不同环境或处理条件下土壤微生物代谢组的差异，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
