代谢组学在抑郁症方面的应用课件.pptx
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1、,代谢组学在抑郁症方面的应用,郑晓丽2,1,代谢组学在抑郁症方面的应用。,代谢组学在抑郁症方面的应用,目录,CONTENTS,第一章,第二章,第三章,第四章,代谢组学,代谢组学在抑郁症中应用,展望,抑郁症,2,代谢组学在抑郁症方面的应用。,目录CONTENTS第一章第二章第三章第四章代谢组学代谢组学,系统生物学,基因组学,蛋白质组学,转录组学,代谢组学,在整体水平上研究细胞中基因转录的情况及转录调控规律的学科,从系统的整体的观念去研究生物体全部遗传物质结构与功能的新兴学科,是以蛋白质组为研究对象,研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律的科学,运用系统的研究手段从整体水平考察生物体系受刺激
2、或扰动后其下游代谢产物的变化,从而反映生物体的病理生理动态变化规律,1,3,代谢组学在抑郁症方面的应用。,系统生物学基因组学蛋白质组学转录组学代谢组学在整体水平上研究,代谢组学的特点,1、关注内源化合物。2、对生物体系中的小分子化合物进行定性定量的研究。3、化合物的上调和下调指示了与疾病、毒性、基因修饰或环境因子的影响。4、可以被用于疾病诊断和药物治疗。,2,4,代谢组学在抑郁症方面的应用。,代谢组学的特点1、关注内源化合物。24代谢组学在抑郁症方面的,代谢组学的优点,基因和蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大,使检测更容易,代谢物的种类远远小于基因和蛋白质的数目,采用的技术更为通用。给定
3、的代谢物在每个组织中都一样,不需要进行基因组测序和大量的表达序列标签,3,5,代谢组学在抑郁症方面的应用。,代谢组学的优点基因和蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大,代谢组学研究的应用,药物研发 1药物筛选 2药效及毒性评价 3作用机制与临床评价,疾病研究 1病变标记物的发现 2疾病的诊断 3治疗和预后的判断,微生物代谢组学 1微生物表型分类 2突变体的筛选 3代谢途径及微生物工程 4发酵工艺的监控和优化 5微生物降解环境污染物,植物代谢组学 1特定种类植物的代谢物 2不同基因型植物的代谢 物组学表型的研究 3某些生态植物的代谢物组学 4受外界刺激后植物自身免疫应答,4,6,代谢组学在抑郁
4、症方面的应用。,代谢组学研究的应用药物研发疾病研究微生物代谢组学植物代谢组学,4,代谢组学研究流程,5,7,代谢组学在抑郁症方面的应用。,4代谢组学研究流程57代谢组学在抑郁症方面的应用。,癌症、心脏病、心血管疾病是人类健康的三大杀手,随着人类生存压力的增大和生活节奏的变快,抑郁症已成为损害人类健康的第四大疾病,抑郁症的发病率将不断上升,到2020年,抑郁将成为导致人类死亡和伤残的第二大因素,6,8,代谢组学在抑郁症方面的应用。,癌症、心脏病、心血管疾病是人类健康的三大杀手,随着人类生存压,抑郁症的临床表现,心境低落,显著而持久的情感低落,抑郁悲观,思维迟缓,意志活动减退,临床表现行为缓慢,生
5、活被动、疏懒,不想做事,整日卧床,闭门独居、回避社交。,认知功能损害,躯体症状,01,03,05,04,02,患者思维联想速度缓慢,反应迟钝,思路闭塞,近事记忆力下降、注意力障碍、反应时间延长、警觉性增高、抽象思维能力差、学习困难。,睡眠障碍、乏力、食欲减退、体重下降,7,9,代谢组学在抑郁症方面的应用。,抑郁症的临床表现心境低落显著而持久的情感低落,抑郁悲观思维迟,抑郁症治疗方法,药物治疗目前抗抑郁药主要包括选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(代表药物氟西汀、帕罗西汀、舍曲林)、5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂(代表药物文拉法辛和度洛西汀)。促去甲肾上腺素和5-羟色胺释放(米氮平),食疗法首乌
6、桑葚粥,莲子百合粥,西芹炒百合,心理治疗,常用的心理治疗方法包括支持性心理治疗、认知行为治疗、人际治疗、婚姻和家庭治疗、精神动力学治疗等,其中认知行为治疗对抑郁发作的疗效已经得到公认。,物理治疗近年来出现了一种新的物理治疗手段重复经颅磁刺激(rTMS)治疗,主要适用于轻中度的抑郁发作,8,10,代谢组学在抑郁症方面的应用。,抑郁症治疗方法药物治疗食疗法心理治疗常用的心理治疗方法包括支,单击此处添加标题,单击此处添加文本,本模版所有图形线条及其相应素材均可自由编辑、改色、替换,建议您在展示时字体选择微软雅黑。,2,代谢组学关于抑郁症的研究,9,11,代谢组学在抑郁症方面的应用。,单击此处添加标题
7、单击此处添加文本,本模版所有图形线条及其相应,实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究,下丘脑,垂体,肾上腺,CRH,ACTH,皮质醇,10,12,代谢组学在抑郁症方面的应用。,实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究下丘脑垂体肾上腺C,实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究,5-HT,NE,DA,去甲基,前体,单氨类的神经递质,E,HVA,DOPAC,5-HIAA,MAO,MAO,COMT,以通过抑制突触外单胺类神经递质的降解或重吸收来提高其浓度,达到抗抑郁效果的药物,仅对70-80%的患者有效.提示抑郁症的发生还存在单胺类神经递质以外的因素,值得进一步研究。,11,13,代谢组学在
8、抑郁症方面的应用。,实例1抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究5-HT NED,为什么用代谢组学研究呢,抑郁症的发病机制非常复杂,仅从某一方面或单系统的研究往往不能得到对整体现象的圆满解释,也不能全面充分的阐明其发病机制。目前研究认为抑郁症发病与神经、免疫、内分泌等系统功能紊乱密切相关联。仅是这三个系统,其各自都具有复杂的自身调节和自我反馈功能一个正常工作的人体包括“人体”本身和与之共同进化而来且共生的消化道微生物群体 (或称菌群),孤立地研究“人体”本身的基因,转录子以及蛋白质当然可以为人们认识人体生物学提供重要信息,但无法提供使人体正常工作不可缺少的菌群的信息. 人体血液和尿液的代谢组却携
9、带着包括菌群在内的每一个细胞的信息,因此代谢组学方法对研究如人体这样复杂的进化杂合体十分有效,12,14,代谢组学在抑郁症方面的应用。,为什么用代谢组学研究呢抑郁症的发病机制非常复杂,仅从某一方面,抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究,PCA,PLS-DA,RFA,13,聚类分析,15,代谢组学在抑郁症方面的应用。,抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究PCAPLS-DARFA,研究对象:选取单胺类神经递质及其代谢产物水平变化显著的样本 20 例,作为抑郁症患者组,同期健康体检者 20 例为对照组样品处理样品处理:从-80冰箱取出血清样本,室温下溶化。取血清 100L,用 400L甲醇提取液抽提
10、后,2500 r/m 离心 5min 沉淀蛋白质。转移含有小分子化合物的上清液100L 至 96 孔板,转移 96 孔板用氮吹仪氮气吹干约 30min 后,再真空冷冻干燥过夜。色谱上样前,用含有质量控制标准物的流动相溶解。(UPLC)对干燥的样品进行样品衍生化。衍生试剂为 N,O-双(三甲基硅烷基)三氟乙酰胺,衍生反应条件为 60,衍生时间为 1 小时(GC),1,14,16,代谢组学在抑郁症方面的应用。,研究对象:选取单胺类神经递质及其代谢产物水平变化显著的样本,对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保留时间 ,是化合物鉴定的基础;其定量信息就是该化合物的色谱响应强度,
11、如峰高、峰面积, 是定量比较不同样品或组别之间差异的基础由于每分析一个样品都出现大量(通常数百甚至数千个)色谱峰最终所得到的定量数据都将构成一个的数据集, 表第一列为样品名;第一行对应之处为色谱定量数据。这样每个样品的特征就由同一行中的众多定量数据所决定, 而各个样品之间或者各组样品之间差异的程度取决于上述定量数据。 由于数据量非常大 ,采样常规统计分析方法既难以发现样品之间或各组之间的异同 ,也难以发现样品中的哪些变量(分子)造成上述差异 。因此代谢组学数据需要特殊方法加以分析 。,15,17,代谢组学在抑郁症方面的应用。,对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保,数据规
12、范的标准化处理,为了消除了仪器因为不同运行天数所产生的机器调谐效率不同所造成的同一组的样品的数据变化所带来的误差,每一个化合物在不同运行天数(横坐标)测定的同组样品中的信号要进行如下归一化处理,2,16,18,代谢组学在抑郁症方面的应用。,数据规范的标准化处理为了消除了仪器因为不同运行天数所,1红色棱锥代表抑郁症患者组,位于 3D 图前方,蓝色圆球代表健康对照组,位于图后方.2血清代谢物分析数据经 PCA 处理,将多维的数据进行降维,将样本进行分类,可以直观每一个样品在空间中的分布从而了解代谢变化的趋势.3该模型并不稳定,对抑郁症和对照组的判别率不高,需进行其他多元判别分析。,3.1,17,1
13、9,代谢组学在抑郁症方面的应用。,1红色棱锥代表抑郁症患者组,位于 3D 图前方,蓝色圆球代表,PCA原理,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差,把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和,它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。假如该组数据中样品数为 n , 检测到的色谱峰 / 或变量数为 m 。那么, 这个原始数据表的几何含义就代表了在一个 m 维空间中分布着n个点 ,每个样品的位置由其对应的一组变量(矢量)所确定 。考虑用投影的方法对上述(多维空间)模型,进行降维处理以化繁为简。在模型计算时首先利用最小二乘法原理找到一条直线使所有样品距离该直线的残
14、差平方和最小, 而投影在此数轴方向的矢量平方和最大, 那么该直线方向也就体现了样品间最大差异 , 由此得到第一个主成分(PC1);在此基础上,沿着与前一个主成分直线垂直方向找到其次差异最显著的直线, 得到第二个主成分(PC2)。通过这种方式, 抛弃细小的 、无序的差异,保留最大的 、有序的差异, 最终得到只有少数几个主成分的数学模型, 并使数据变得简单并容易理解和展示。数据的权重 如果直接采用主成分分析这种最大化差异投影的方法 ,往往造成绝对数值大、变异较大的变量在模型拟合中的贡献占主导地位 , 而绝对数值范围小、变异小的变量对模型的贡献也小。为了消除这种偏重 ,可以对数据进行合理的权重(we
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- 代谢 抑郁症 方面 应用 课件
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