代谢组和转录组如何做联合分析？

OmicShare问答第三期

代谢组入门20问

OmicShare问答栏目由各位OmicShare网友在线交流课堂中，问交流嘉宾的问答整理。旨在解答众网友的疑问，普度众生。所以，你来问我呀。

 

OmicShare网址：www.

 

问1：代谢组学能用于研究一个样品的代谢吗？我是指我的样品是单一组分可以。

答：当然，代谢组不就是研究代谢物的么，那就是目标代谢物分析啊。

问2：代谢组和转录组如何做联合分析?

答：主要是通过KEGG代谢通路与调控网络将两个组学的数据联合分析。可以参考相关文献案例。

问3：哪里会有代谢物通路关系数据库呢?

答：KEGG数据库。

问4：代谢通路用的什么软件啊？

答：KEGG。 KEGG的通路就有代谢物啊，只是大家平时是看基因，忽略了。kegg 除了基因就是代谢物。

问5：土壤微生物的代谢可以做吗？但是一般激素含量都比较低，非靶向性可能不太精准，可又想大规模的去检测，怎么办啊？

答：广泛靶向代谢组，既可以高通量检测代谢物，又可以准确定量。

问6：那广泛靶向性是指购买很多激素的标准品，去检测么？那还是检测的已知的，人为的去选取，不能大规模筛选吗？

答：广泛靶向代谢组学既有非靶向代谢组学的优点也有靶向代谢组学的优点。这种广泛靶向的是不需要标准品的，这项技术是在前期已经建立了公共数据库以外的更多的代谢物，他的数据库更加完善，可以检测到更多。并且这个技术使用的是三重四级杆，这个是使用在靶向代谢组学上的技术，所以说它具有靶向代谢组的优点。

问7：代谢组学可以检测血清的激素变化么？

答：可以。

问8：代谢组也是3个重复吗？

答：植物可以做6个重复，最少需要3个；动物与人一般10个重复，最少6个。如果是临床样品那么需要更多的重复数，至少30个，一般是50-60个。

问9：代谢组会不会也存在像转录组测序深度等等的不同？

答：不存在这个问题。代谢物在物种间高度保守。

问10：有些代谢物的提取直接用水提法可以吗？还是一定要用甲醇、乙腈等？

答：代谢物的提取一般都不会用到水提法，一般用甲醇以及其他有机试剂。具体问题具体分析。

问11：人类肠道的微生物宏基因组与血液代谢组学的联合好一些？还是和粪便的代谢组学联合好一些？

答：如果是研究人类肠道的话，建议与粪便的代谢组学联合；如果是血液代谢组的话有可能测的结果是人类的，而不是微生物的的。

问12：微藻代谢组学，重复间差异比较大可能是怎么回事？准备了多瓶藻，同样的培养条件。

答：做代谢组重复间差异比较大是正常的，因为代谢物对环境变化的感应很强，不同样品的重复差异是比较大的。所以代谢组需要准备多一些的重复样品。

问13：可以删掉异常组吗？

答：可以。这个异常还有可能是检测的误差。

问14：微生物的代谢分析可以与寄主的代谢分析联合吗？我关注的是共生菌；可以把每种共生菌的代谢通路都分析出来吗？

答：如果是共生菌，前期提取的时候可以一起提取代谢物。提取之后再对代谢物进行检测，检测出来的代谢物是微生物与寄主共同的代谢物，然后通过比较分析、差异分析，并且前期的文献查资料可以判定检测出来的代谢物跟代谢通路是属于哪种菌的。

问15：那能区分哪一个是寄主的代谢产物，哪个是哪种微生物的代谢产物吗？

答：除非宿主和病原的代谢物严格不同，否则无法区分；相同代谢物在物种是相同的，除非，我们已知某个代谢物宿主没有，而病原有。

问16：代谢组和转录组的样品取样时间可以不一致？

答：建议取样时间一致。比如文章案例中，在做代谢组的时候，取6个时间点，发现其中3个时间点变化比较大，然后做这3个点的转录组分析。反之亦然。如果一开始做项目就计划做代谢组与转录组，那么在制备样品的时候可以多制备一份样品。

问17：可不可以同时取样，但是先做代谢组，然后过一段时间再做转录组可以么？

答：我们比较建议这种方法，同时取样。一份做代谢组一份做转录组。

问18：代谢过程和基因表达肯定有关系，比如小麦花药四分体时期和单核期、三核期应该有很大差异。那么，我们用四分体时期的转录组对三核期的代谢组分析还可以吗？

答：代谢组不是基因序列，和基因组没有直接关系。应该使用同个时期，不然发文时逻辑不好说。

问19：差异的显著性用什么统计学方法检验的？T-test吗？

答：理论上，所有的统计方法都是通用的。但代谢组常用多变量统计方法PLS-DA的方法做差异分析，同时结合单变量统计方法如T test、方差分析，和差异倍数。

问20：我用液质联用测细菌里面的cAMP，为什么测不出来呢？标准品是可以买到的cAMP干粉，样品是超声裂解过滤后的细菌上清。

答：应该是提取的问题；标准是否可以测到。

问：是不是含量太少就测不到？

答：有可能。这意味着，你的提取方法不够优化。

更多的代谢组问答整理见论坛第27期在线交流贴，点击“阅读原文”或者在电脑端打开下方地址：

http://www./forum/thread-1881-1-1.html

www./forum

编程技巧/工具分享/教程视频/研究思路

这是一个生信交流、组学共享的开放平台，

我们梦想在未来，

OmicShare能助你达到更高的科研领域！