【摘要】 从技术步骤、分析方法以及实际应用三个方面对当前药用植物代谢组学研究领域的一些理论问题和实践中面临的挑战进行综述。
【关键词】 药用植物；代谢组学；功能基因组学
代谢组学是对生物体内代谢物进行大规模分析的一项技术［1］，它是系统生物学的重要组成部分（如图1所示），药用植物代谢组学主要研究外界因素变化对植物所造成的影响，如气候变化、营养胁迫、生物胁迫，以及基因的突变和重组等引起的微小变化，是物种表型分析最强有力的工具之一。在现代中药研究中，代谢组学在药物有效性和安全性、中药资源和质量控制研究等方面具有重要理论意义和应用价值。另外，在对模式植物突变体文库或转基因文库进行分析之前，代谢组学往往是首先考虑采用的研究方法之一。目前，国外已有成功利用代谢组学技术对拟南芥突变株进行大规模基因筛选的例子，这为与重要性状相关基因功能的阐明和选育可供商业化利用的转基因作物奠定了基础。
图1系统生物学研究的四个层次 略
目前，还有许多经济作物的全基因组测序计划尚未完成，由于代谢组学研究并不要求对基因组信息的了解，所以在与这些作物有关的研究领域具有更大的利用价值，这也是其与转录组学和蛋白组学研究相比的优势之一。代谢组学研究涉及与生物技术、分析化学、有机化学、化学计量学和信息学相关的大量知识，Fiehn［2］对代谢组学有关的研究方向进行了分类（见表1）。
1代谢组学研究的技术步骤
代谢组学研究涉及的技术步骤主要包括植物栽培、样本制备、衍生化、分离纯化和数据分析5个方面（见图2）。
1.1植物栽培
对研究对象进行培育的目的是为了对样本的稳定性进行控制，相对于微生物和动物而言，植物的人工栽培需要考
表1代谢组学的分类及定义 略
虑更多的问题，如中药材在不同年龄、不同发育阶段、不同部位以及光照、水肥、耕作等环境因素的微小差异都可引起生理状态的变化，而这些非可控及可控双重因素的影响很难进行精确的控制，从而影响药用植物代谢组研究的重复性。为了解决以上问题，推荐使用大容量的培养箱［3］，定时更换培养箱中栽培对象的位置，以及使用无土栽培技术等，Fukusaki E［4］利用无土栽培系统将水和养分直接引入植物根部，并且对供给量进行精确地控制，大大提高了实验的重复性。
1.2样本制备
为了获得稳定的实验结果，样本制备需要考虑样本的生长、取样的时间和地点、取样量以及样本的处理方法等问题，并根据分析对象的分子结构、溶解性、极性等理化性质及其相对含量大小对提取和分离的方法进行选择，逐一优化试验方案。Maharjan RP等［5］用6种方法分别对大肠杆菌中代谢产物进行提取，发现用－40℃甲醇进行提取的效果最好。现阶段代谢组学的分析对象主要集中在亲水性小分子，尤其是初级代谢产物，气相色谱质谱联用(GCMS)和毛细管电泳质谱（CEMS）联用都是分析亲水小分子的重要技术。Fiehn O等［6］使用GCMS对拟南芥叶片中的亲水小分子进行了分析，发现酒石酸半缩醛、柠苹酸、别苏氨酸、羟基乙酸等15种植物代谢物。
1.3衍生化处理
对目标代谢产物的衍生化处理取决于所使用的分析设备，GCMS系统只适合对挥发性成分进行分析，高效液相色谱法（HPLC）一般则使用紫外或荧光标记的方法对样本进行衍生处理，Blau K［7］对酯化、酰化、烷基化、硅烷化、硼烷化、环化和离子化等衍生方法进行了详细的说明。然而离子化抑制常使得质谱分析过程中目标代谢产物的离子化效率降低，这主要是由于分离过程中污染物与目标代谢物难以完全分离开所引起的，优化色谱分离时间可有效缓解离子化抑制，然而在实际操作中不可能对上百种代谢产物的分离时间进行优化，利用非放射性同位素稀释法进行相对定量可以很好的解决该问题。Han DK等［8］应用同位素编码的亲和标记（ICAT），根据经诱导分化的微粒蛋白及其同位素标记物的峰面积比，对该蛋白的相对含量进行分析。Zhang R等［9］发现同位素标记技术也可用于代谢组学的研究，但是却存在许多困难。活体的同位素标记方法对于同位素的洗脱是一种非常有潜力的技术，目前关于使用34 s的研究已有报道［10］。
图2代谢组学研究技术步骤 略
1.4分离和定量
分离是代谢组学研究中的重要步骤，与质谱联用的色谱和电泳分析技术都是使用紫外或电化学检测的方法进行定量，其对代谢组数据的分辨率与定量能力都有一定的影响。Tomita M等［11］总结了各种色谱分离法中经常遇到的技术问题，认为毛细管电泳和气相色谱法由于具有较高的分辨率，已成为代谢组学研究的常规技术手段之一，液相色谱因其适用范围广，应用也相当广泛。
Tanaka N等［12］用高效液相色谱对样品进行分离，认为使用硅胶基质填充毛细管整体柱的高效液相色谱系统具有用量少、灵敏性高、低压降高速分离等优势；同时，Tolstikov V等［13］也使用硅胶填充的毛细管液相色谱方法对聚戊烯醇类异构体进行了有效分离，获得了很好的分辨率。Tanaka N等［14］发现二维毛细管液相色谱法的分辨率比传统的高效液相法高10倍。相对于其他色谱方法而言，超临界流体色谱（SFC）是分离疏水代谢物最具潜力的技术之一，特别适用于分离那些传统HPLC难以分析的疏水聚合物，Bamba T等［15］通过SFC对聚戊烯醇进行分析，证明其具有较好的分离能力。针对质谱中存在的共洗脱现象，Halket JM等［16］发明了一种适用于GCMS的反褶积系统，对共洗脱的代谢产物进行分离与识别。Aharoni A等［17］使用傅立叶变换离子回旋共振质谱（FTICRMS）对非目标代谢物进行分析，快速扫描植物突变样品，获得了一定量的代谢成分。
与分离一样，定量能力也是代谢组学研究中的重要因素，其取决于各分析系统的线性范围。傅立叶转换核磁共振（FTNMR)、傅立叶红外光谱（FTIR）以及近场红外光谱法（NIR）等技术由于敏感性低，重复性受共洗脱现象影响较小也被用于检测中。近年来，FTNMR技术常被用于植物代谢组的指纹图谱研究 ［18］，但由于NMR分析需要样品量较大，分析结果易受污染，Griffin J L ［19］发现将统计模式识别与FTNMR相结合可以对代谢物进行全面分析。除FTNMR之外，FTIR通过对有机成分的结构进行常规光谱测定，也可适用于代谢组学的研究，特别是应用于构建代谢组学的指纹图谱。尽管它不能对代谢物进行全面分析，但对具有特定功能的组分却有很好的定量效果，对从工业及食品原材料中分离的代谢混合物也可以进行全面分析，目前，已有学者将其成功地应用于拟南芥［20］和番茄［21］代谢产物指纹图谱的研究中。
1.5数据转换
为阐明代谢物复杂的线性或非线性关系，需要进行多变量分析，将原始的色谱图数据转换为数字化的矩阵数据，通过对色谱峰鉴定和整合从而进行多变量分析。由于环境等因素的干扰，光谱数据需要通过适当的数据加工方法进行校正，包括：①降低噪声；②校正基线；③提高分辨率；④数据标准化。Jonsson P等 ［22］报道了一种关于GCMS色谱图数据处理的方法，可以对大量代谢产物样品进行有效的识别。
2代谢组学中的数据分析方法
2.1主成分分析法（PCA）
主成分分析法，将实测的多个指标用少数几个潜在的相互独立的主成分指标线性组合来表示，反映原始测量指标的主要信息。使得分析与评价指标变量时能够找出主导因素，切断其他相关因素的干扰，作出更为准确的估量与评价。PCA数据矩阵通常来自于GCMS，LCMS 或CEMS，因此将目标代谢产物作为自变量，而相应的代谢产物含量作为因变量，定义与最大特征值方向一致的特征向量为第一主成分，依此类推，PCA便能通过对几个主要成分的分析，从代谢组中识别出有效信息。主成分分析有助于简化分析和多维数据的可视化，但是该方法可能导致一部分有用信息的丢失。
2.2层次聚类分析法（HCA）
层次聚类分析法也常用于代谢组学的研究中，它是将n个样品分类，计算两两之间的距离，构成距离矩阵，合并距离最近的两类为一新类，计算新类与当前各类的距离。再合并、计算，直至只有一类为止。进行层次聚类前首先要计算相似度（similarity），然后使用最短距离法（Nearest Neighbor）、最长距离法（Furthest Neighbor）、类间平均链锁法（Betweengroups Linkage）或类内平均链锁法（Withingroups Linkage）四种方法计算类与类之间的距离。该方法虽然精确，但计算机数据密集，对大量数据点进行分析时，更适合选用K均值聚类法(KMC)或批次自组织映射图法(BLSOM)，而HCA适合将数据转换为主成分后使用。
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