本文選題：偏頭痛　切入點：代謝組學　出處：《中國臨床研究》2016年12期

【摘要】：目的運用代謝組學方法,研究大鼠偏頭痛的發(fā)病機制。方法采用改進的Christina tassorelli方法建立大鼠偏頭痛模型(模型組)并設(shè)正常對照組。取大鼠血樣,通過超高效液相色譜儀結(jié)合高分辨率質(zhì)譜儀聯(lián)用(UPLCQ-TOF/MS)對模型組與正常對照組血漿進行代謝譜檢測。通過Micromass Markerlynx軟件對采樣數(shù)據(jù)進行歸一化處理。統(tǒng)計學分析使用SIMCA-P+軟件偏最小二乘法進行模式識別。結(jié)果 UPLC-Q-TOF代謝色譜圖顯示,與正常對照組相比,模型組的UPLC圖出峰量明顯增多,而且兩組圖譜之間有一定程度的關(guān)聯(lián)性。散點分布圖顯示,正常對照組和模型組血樣標本均具有明顯的聚類作用,且有趨勢顯著的分類運動。模型組與正常對照組的荷載圖并結(jié)合MS-MS的串聯(lián)質(zhì)譜結(jié)果顯示,5-羥吲哚乙酸、3,4-二羥苯乙二醇、磷脂酰膽堿為潛在的生物標志物。結(jié)論本研究建立了基于大鼠血樣的UPLC-Q-TOF/MS代謝組學研究方法,初步闡釋了偏頭痛發(fā)病的生物標志物及代謝組學機制。
[Abstract]:Objective to study the pathogenesis of migraine in rats by metabolic method. Methods the migraine model (model group) was established by modified Christina tassorelli method and the normal control group was set up. The plasma metabolism spectrum of the model group and the normal control group was detected by the combination of UPLCQ-TOF / MS with ultra-high performance liquid chromatograph and high resolution mass spectrometer. The sample data were normalized by Micromass Markerlynx software. SIMCA-P soft was used for statistical analysis. The partial least square method was used for pattern recognition. Results UPLC-Q-TOF metabolic chromatogram showed that, Compared with the normal control group, the peak amount of UPLC map in the model group was significantly increased, and there was a certain degree of correlation between the two groups. The scattered point map showed that the blood samples of the normal control group and the model group had obvious clustering effect. The load diagram of the model group and the normal control group, combined with the results of MS-MS tandem mass spectrometry, showed that 5-hydroxyindoleacetic acid 3o 4-dihydroxybenzeneglycol, Conclusion in this study, UPLC-Q-TOF/MS metabolomics based on rat blood samples was established, and the biomarkers and metabolic mechanism of migraine were preliminarily explained.
【作者單位】： 廣州市紅十字會醫(yī)院中醫(yī)科;南方醫(yī)科大學中醫(yī)藥學院;
【基金】：國家自然科學基金(81202687) 廣東省科技計劃項目(2012B061700018) 廣東省中醫(yī)藥管理局科研課題(20141218)
【分類號】：R747.2

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