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代谢组学中体液核磁共振制谱技术研究

发布时间:2020-10-24 17:05
   自从1999年Nicholson及其同事在核磁共振(NMR)研究的基础上提出代谢组学(Metabonomics)概念以来,基于NMR代谢组学得到了迅速地发展。基于NMR的代谢组学的直接研究对象是样品的NMR谱,因此基于NMR的代谢组学与NMR分析技术息息相关。有效的水峰抑制、良好的谱图相位和平整的基线对代谢组学的后续统计处理至关重要。 本文对代谢组学中使用的NMR分析技术进行了总结概括,并且以糖尿病患者和正常人的体液样品为对象,进行了不同序列、不同核匀场的NMR实验,以及对比了绝对值谱和人工调相及自动调相的相敏谱,结合多元统计分析方法对它们在代谢组学中的应用进行深入的研究和比较。结果表明: 1,相对于其它几种常用序列,ES-CPMG序列在稳定性、可重复性等方面表现更好,更适合血清样品的制谱和分析。 2,在代谢组学尿液NMR实验中不加氘代试剂、使用~1H核匀场初步可行。 3,在不方便调相的情况下,使用绝对值谱数据来进行代谢组学研究可能会获得更好更准确的结果。通过比较自动调相和人工调相的分析结果,我们看到,自动调相程序还有待于进一步改进。
【学位单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2008
【中图分类】:R445.2;R318
【部分图文】:

谱图,匀场,谱图,样本


第三章水峰抑制及匀场方法的比较分析坏也将最终在PCA得分图上得到体现。我们将实验所得的谱图进行分段积分(化学位移6的积分区间为0.04),对三种序列所获得的谱数据分别进行PCA分析。图3一4所示为它们的PCA得分图。其中红色倒三角形的点代表正常组的样本,编号为1一14;绿色圆点代表糖尿病组的样本,编号为15一28。图3一4(a)为NOEPR序列的PCA得分图,图3一4(b)为NoEPR一cPMG序列的PcA得分图,图3一4(c)为ES一CPMG序列的PCA得分图。从图中可以看出正常对照组和糖尿病组的样本基本上能分开。NOESYPRESAT序列由于没有去掉大分子干扰,样本的可分性较差。ES一CPMG由于水峰压制效果较好,样本的可分性也较好。此外,由于正常个体的样本差异比糖尿病患者小,所以在PCA得分图上正常组样本的聚集程度比糖尿病组样本的聚集程度好。图3一5是三种序列对应的负载图

显示模式,绝对值,谱图,水峰


4.3实验结果与分析图4一1同一张谱图两种不同显示模式:上图相敏谱,下图绝对值谱。图4一1是一个糖尿病人的实验谱图的两种不同模式,上图为相敏谱,下图为绝对值谱。从图中可以看到,绝对值谱相对相敏谱来说基线更为粗糙,而且没有负的谱峰。相敏谱的水峰朝下,是负值;绝对值谱中的水峰朝上,是正值。谱峰高度基本上没有变化。

调相,谱图


S以 yesonPCI《764琳)Sa州e(a)(b)图4一6自动调相的PCA得分图:(a)PCI一PCZ,(b)SamPle一PCI。 Variables/LoadingsPlotfory 0.4 0.3日琴5。144.13压o1W.1望价 2.196八U︵承00.忿闪左。。15124留扣啪n甘55口u一P巴-J一O1O。149.11二] 0203040石 060750一 0.2 0.8DeCIUttered LoadingsonPCI(88.30%)图4一7自动调相的PCA负载图。36
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本文编号:2854743

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