【摘要】：目的:非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis,NASH)在肝細(xì)胞中的代謝機(jī)制尚不清楚,我們的目的是比較非酒精性單純性脂肪肝(nonalcoholic simple fatty liver,NAFL)大鼠與NASH大鼠肝臟代謝物組之間的不同,尋找代謝物中可以區(qū)分兩個(gè)階段的差異性代謝產(chǎn)物,構(gòu)建診斷模型。并且尋找可以診斷NASH的生物標(biāo)志物。在此基礎(chǔ)上,通過對差異物進(jìn)行代謝通路歸屬分析來研究代謝物與發(fā)病機(jī)制之間的聯(lián)系。方法:收集34例健康對照大鼠(健康對照組)、35例NAFL大鼠(NAFL組)和22例NASH大鼠(NASH組)的肝臟。采用液相色譜-質(zhì)譜(liquid chromatography coupled to mass spectrometry,LC-MS)法檢測肝臟代謝產(chǎn)物。聯(lián)合主成分分析(principal components analysis,PCA),偏最小二乘判別分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)與正交偏最小二乘判別分析(orthogonal projection to latent structures discriminant analysis,OPLS-DA)等模式識別方法來處理LC-MS檢測得到的譜圖數(shù)據(jù)。結(jié)合OPLS-DA的變量權(quán)重值(variable importance in the projection,VIP,閾值1)與t檢驗(yàn)的p值(p0.05)篩選出差異性代謝產(chǎn)物。接著,以人血清為研究對象,采用經(jīng)典的方法對其中一個(gè)差異性代謝物進(jìn)行驗(yàn)證。進(jìn)一步使用MetaboAnalyst 3.0對差異物進(jìn)行代謝通路歸屬分析。結(jié)果:OPLS-DA模型能顯著地區(qū)分NAFL組與健康對照組,在正離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)為R~2X=30.6%,R~2Y=84.4%,Q~2Y=0.717。在負(fù)離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)R~2X=31%,R~2Y=92.8%,Q~2Y=0.818;模型能顯著區(qū)分NASH組與健康對照組,在正離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)為R~2X=32.4%,R~2Y=97.2%,Q~2Y=0.956。在負(fù)離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)R~2X=31.8%,R~2Y=97.6%,Q~2Y=0.96;模型亦能清楚區(qū)分NAFL組和NASH組,在正離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)為R~2X=29.7%,R~2Y=92.5%,Q~2Y=0.894。在負(fù)離子模式下,模型質(zhì)量參數(shù)為R~2X=32.8%,R~2Y=92.9%,Q~2Y=0.895。共找到了108種可以將NAFL組與健康對照組區(qū)分開的差異性代謝產(chǎn)物,共找到171種可以將NAFL組與NASH組分開的差異性代謝產(chǎn)物。焦谷氨酸可能是一個(gè)新的,有效的診斷NASH的生物標(biāo)志物。對NAFL組與NASH組之間的所有差異性代謝產(chǎn)物進(jìn)行通路代謝分析,得到了10條與疾病發(fā)病機(jī)制有關(guān)的代謝通路,它們分別是脂肪酸代謝、色氨酸代謝、尿素循環(huán)、檸檬酸循環(huán)、谷氨酰胺和谷氨酸代謝、氨酰-tRNA生物合成、精氨酸和脯氨酸代謝、丙氨酸,天冬氨酸和谷氨酸代謝、丙酮酸代謝以及甘氨酸,絲氨酸和蘇氨酸代謝。結(jié)論:LC-MS肝臟代謝組學(xué)技術(shù)聯(lián)合模式識別方法能夠有效地區(qū)分NAFL大鼠和NASH大鼠,差異表達(dá)的代謝產(chǎn)物及其代謝通路在NASH發(fā)病機(jī)理的研究中起著很大的作用,同時(shí)也可能為NASH的早期診斷提供一種手段。
【圖文】：

屬分析[21]。如圖1所示。圖1 代謝組學(xué)分析流程1.3 代謝組學(xué)的分析技術(shù)基因組學(xué)分析的對象是基因，蛋白質(zhì)組學(xué)分析的對象是蛋白質(zhì)，它們僅能夠?qū)σ活愇镔|(zhì)進(jìn)行研究。不同于它們，代謝組學(xué)以機(jī)體內(nèi)的代謝小分子作為研究對象。由于小分子類別豐富，結(jié)構(gòu)繁瑣，要想將其分離并檢測，目前的分析技術(shù)是很難做到的。因此，在實(shí)際檢測的情況下，不同分析技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)都應(yīng)該在我們的考慮范圍之內(nèi)，我們應(yīng)該將它們進(jìn)行結(jié)合，揚(yáng)長避短，從而擴(kuò)大檢測范圍。色譜技術(shù)是一種有效的物質(zhì)分離工具。它以分離樣本的能力高、檢測靈敏度高和分析速度快著稱，，但它難以對分析出來的現(xiàn)象進(jìn)行定性地鑒別和判斷；而質(zhì)譜則是以特異性好、高靈敏度以及強(qiáng)大的定性定量功能為特征的一種技術(shù)，與此同時(shí)，它的應(yīng)用范圍很廣�？捎捎谒荒苤苯訉颖痉蛛x開，因此它對繁雜化合物的檢測分析是無能為力的。色譜技術(shù)和質(zhì)譜技術(shù)的聯(lián)合使用

本論文的主要技術(shù)路線
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R575.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2615443