Nature技术：解决组学研究大问题

　　METLIN是由美国Scripps研究院Gary J Patti和Gary Siuzdak开发出的新型数据库，将能用于解决代谢组学等领域研究中关于数据处理这个大问题。

　　在过去十年间，代谢组学 metabolomics 已成为最新“-omic(组学)”(继基因组学和蛋白质组学之后)之一，这一研究领域主要针对的是关于细胞代谢的全面生化信息，将解析目前尚不清楚的许多参与或通过代谢产生的化合物，这些物质之前未收重视，但是却可能在人类健康和疾病中发挥至关重要的作用。

　　然而分析未知和已知的代谢化合物(“代谢物”)存在一个主要障碍，那就是参考数据不足。近期来自Scripps研究院的一个小组开发了一个庞大的，可搜索的在线代谢物数据库，这将革新这一领域，并可以广泛应用于各种研究，比如癌症和慢性疼痛的研究。

　　这一数据库称为METLIN，相关的研究论文公布在Nature Biotechnology杂志9月刊上。

　　另辟蹊径

　　科学家们曾一度只聚焦于主要的代谢途径，就是那些著名的通路，比如糖酵解，三羧酸循环等。然而新的代谢组学研究表明，其它途径和代谢产物也在基本生物过程和疾病进程中发挥关键作用。

　　“几十年来，生化研究只针对极少数典型的代谢产物，要进行全面综合的分析大多仅限于基因和蛋白，”Scripps 研究院前博士后，现华盛顿大学圣路易斯分校助理教授Gary Patti说。而目前代谢组学领域的新研究有助于为医疗和其它领域的进步。“我认为这是一个非常激动人心的时刻，因为在某些情况下，代谢组学影响了我们思考基本生物化学的方式，”他说。

　　代谢产物数量之多，以及复杂性也让科学家们面临了一个巨大的挑战。虽然编码蛋白的基因研究为存在多少蛋白，以及其功能提供了线索，但是还没有这样的代谢产物图谱――其中包含有大范围化学类型，从氨基酸，到碳水化合物，类固醇，再到大型复杂的脂肪酸。没有人知道人体内有多少代谢产物，这个数目可能超过10万。

　　深挖

　　在大多数生物样品，比如组织，血液，尿液，和肿瘤中，代谢产物都可以被分离，分析。目前最灵敏的技术是质谱分析方法，通过尖端的质谱技术，我们可以在在几分钟之内检测成千上万代谢物的分子量。不过研究人员还可能需要花费数天时间，来结合数据库和其他来源的信息，以确定目标代谢物。

　　“如果你没有像是METLIN这样的数据库，那么代谢数据的价值将十分有限，因为每项研究都需要手动搜索，足够的参考数据，并最终可能由于没有足够的参考数据，无法确定代谢物，而告失败，”Scripps研究院代谢组学专家Gary Siuzdak说。

　　正是在这一情况令Siuzdak研究组意识到了一个综合扩展代谢物数据库的需要，研究组成员正在努力去分析关键的代谢过程，建立这样一个资源将有助于他们的研究。

　　早在2004年，研究人员就开始着手于建立这样的数据库，最初METLIN数据库建立得很慢，这主要是由于信息缺乏，而且有手动输入，比如一些化学书上的结构信息。实验室里的研究人员就展开竞争，看看谁在一个星期添加最多。同时，实验室也开始分类对这些化合物串联质谱法分析的数据，并建立了第一个这样的资源，提供代谢产物结构信息，用以代谢物。

　　在过去的几年中，研究组获得了一些公司和研究机构的支持，比如Sigma公司，Cayman, ChromaDex，以及Scripps研究院Boger的实验室，美国加州大学圣地亚哥分校Gerwick实验室，伯克利联合生物能源研究所，华盛顿大学Patti实验室，获得了更多串联质谱数据，加快了研究的步伐。