自從1999年Nicholson及其同事在核磁共振(NMR)研究的基礎(chǔ)上提出代謝組學(xué)(Metabonomics)概念以來,基于NMR代謝組學(xué)得到了迅速地發(fā)展�；贜MR的代謝組學(xué)的直接研究對象是樣品的NMR譜,因此基于NMR的代謝組學(xué)與NMR分析技術(shù)息息相關(guān)。有效的水峰抑制、良好的譜圖相位和平整的基線對代謝組學(xué)的后續(xù)統(tǒng)計處理至關(guān)重要。 本文對代謝組學(xué)中使用的NMR分析技術(shù)進行了總結(jié)概括,并且以糖尿病患者和正常人的體液樣品為對象,進行了不同序列、不同核勻場的NMR實驗,以及對比了絕對值譜和人工調(diào)相及自動調(diào)相的相敏譜,結(jié)合多元統(tǒng)計分析方法對它們在代謝組學(xué)中的應(yīng)用進行深入的研究和比較。結(jié)果表明: 1,相對于其它幾種常用序列,ES-CPMG序列在穩(wěn)定性、可重復(fù)性等方面表現(xiàn)更好,更適合血清樣品的制譜和分析。 2,在代謝組學(xué)尿液NMR實驗中不加氘代試劑、使用~1H核勻場初步可行。 3,在不方便調(diào)相的情況下,使用絕對值譜數(shù)據(jù)來進行代謝組學(xué)研究可能會獲得更好更準(zhǔn)確的結(jié)果。通過比較自動調(diào)相和人工調(diào)相的分析結(jié)果,我們看到,自動調(diào)相程序還有待于進一步改進。
【學(xué)位單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類】：R445.2;R318
【部分圖文】：

第三章水峰抑制及勻場方法的比較分析壞也將最終在PCA得分圖上得到體現(xiàn)。我們將實驗所得的譜圖進行分段積分(化學(xué)位移6的積分區(qū)間為0.04)，對三種序列所獲得的譜數(shù)據(jù)分別進行PCA分析。圖3一4所示為它們的PCA得分圖。其中紅色倒三角形的點代表正常組的樣本，編號為1一14;綠色圓點代表糖尿病組的樣本，編號為15一28。圖3一4(a)為NOEPR序列的PCA得分圖，圖3一4(b)為NoEPR一cPMG序列的PcA得分圖，圖3一4(c)為ES一CPMG序列的PCA得分圖。從圖中可以看出正常對照組和糖尿病組的樣本基本上能分開。NOESYPRESAT序列由于沒有去掉大分子干擾，樣本的可分性較差。ES一CPMG由于水峰壓制效果較好，樣本的可分性也較好。此外，由于正常個體的樣本差異比糖尿病患者小，所以在PCA得分圖上正常組樣本的聚集程度比糖尿病組樣本的聚集程度好。圖3一5是三種序列對應(yīng)的負(fù)載圖

4.3實驗結(jié)果與分析圖4一1同一張譜圖兩種不同顯示模式:上圖相敏譜，下圖絕對值譜。圖4一1是一個糖尿病人的實驗譜圖的兩種不同模式，上圖為相敏譜，下圖為絕對值譜。從圖中可以看到，絕對值譜相對相敏譜來說基線更為粗糙，而且沒有負(fù)的譜峰。相敏譜的水峰朝下，是負(fù)值;絕對值譜中的水峰朝上，是正值。譜峰高度基本上沒有變化。

S以 yesonPCI《764琳)Sa州e(a)(b)圖4一6自動調(diào)相的PCA得分圖:(a)PCI一PCZ，(b)SamPle一PCI。 Variables/LoadingsPlotfory 0.4 0.3日琴5。144.13壓o1W.1望價 2.196八U︵承00.忿閃左。。15124留扣啪n甘55口u一P巴-J一O1O。149.11二] 0203040石 060750一 0.2 0.8DeCIUttered LoadingsonPCI(88.30%)圖4一7自動調(diào)相的PCA負(fù)載圖。36
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本文編號：2854743