基于GC-MS的冠心病血浆代谢组学研究

发布时间：2017-05-16 12:04

  本文关键词：基于GC-MS的冠心病血浆代谢组学研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：冠心病是一种严重危害全人类身体健康的心血管疾病。冠心病的危险因素错综复杂,研究冠心病的病因和发病机制,对于冠心病的早期诊断与治疗具有重大意义。代谢组学作为一门新兴的系统生物学的重要学科,在疾病诊断与治疗、药物的药效和毒性评价、基因功能等领域具有独特的优势。本论文利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS),选择有效的预处理方法和衍生技术、结合化学计量学中的多元分辨技术和模式识别方法,对健康对照组和冠心病患者的血浆代谢谱进行了全面、细致的代谢组学研究。本论文的主要内容包括： 一、本文采用通用的肟化-硅烷化衍生方法、结合GC-MS色谱联用技术,对40例健康对照组和94例冠心病患者血浆进行提取和分析,建立了血浆代谢谱。结合直观推导式演进特征投影法(HELP)等化学计量学多元分辨技术对重叠色谱峰进行分辨和解析,并对其中的46种内源性代谢物进行了定性定量分析。 二、采用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘-线性判别分析法(PLS-LDA)等化学计量学方法,对健康对照组和冠心病患者进行了判别分析,建立了PLS-LDA判别模型,所得模型具有良好的识别和预测能力；运用一种新的变量筛选方法——子窗口随机化分析法(SPA)对变量进行筛选,筛选出对分类贡献大的代谢物作为潜在的生物标记物。 三、采用PCA和蒙特卡洛树分析法(MCTree)等化学计量学方法对冠状动脉一支狭窄病变、两支狭窄病变和三支狭窄病变这三类不同程度冠心病患者进行了判别分析,三类患者分类趋势比较明显。此外,MCTree方法还被用来筛选重要变量,作为冠心病病变发展过程中可能的潜在生物标记物。同时还初步地解释了这些生物标记物的生物学意义,为冠心病的早期诊断、预测和发病机制研究提供了有用的参考信息。
【关键词】：气相色谱-质谱联用仪 冠心病 代谢组学 生物标记物 化学计量学
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：R541.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-21
• 1.1 代谢组学概念9
• 1.2 代谢组学简介9-15
• 1.2.1 代谢组学的发展9-10
• 1.2.2 代谢组学的研究方法10-12
• 1.2.3 代谢组学研究的仪器分析技术12
• 1.2.4 代谢组学的应用领域12-15
• 1.3 冠心病介绍15-19
• 1.3.1 冠心病症状及其类型15-16
• 1.3.2 冠心病的致病因素16-17
• 1.3.3 冠心病的诊断与治疗17-19
• 1.4 化学计量学在代谢组学中的应用19-20
• 1.5 本文的研究内容20-21
• 第二章 人体血浆代谢谱分析21-31
• 2.1 引言21
• 2.2 理论部分21-22
• 2.2.1 直观推导式演进特征投影法(HELP)21-22
• 2.3 实验部分22-24
• 2.3.1 仪器与试剂22
• 2.3.2 样品的采集及预处理22-23
• 2.3.3 GC-MS分析条件23-24
• 2.3.4 数据分析24
• 2.4 结果与讨论24-30
• 2.4.1 人体血浆代谢谱的建立24-25
• 2.4.2 HELP法解析重叠色谱峰25-28
• 2.4.3 人体血浆代谢物定性分析28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 冠心病患者与健康人的判别分析及生物标记物31-44
• 3.1 引言31-32
• 3.2 理论部分32-34
• 3.2.1 主成分分析32
• 3.2.2 偏最小二乘法32-33
• 3.2.3 线性判别分析33
• 3.2.4 子窗口随机化分析法33
• 3.2.5 交互检验法33-34
• 3.3 实验部分34
• 3.3.1 实验数据34
• 3.3.2 数据分析34
• 3.4 结果与讨论34-42
• 3.4.1 健康对照组和冠心病患者血浆代谢谱定量分析34-37
• 3.4.2 健康对照组和冠心病患者血浆代谢图谱的主成分分析37-38
• 3.4.3 健康对照组和冠心病患者的PLS-LDA判别模型38-39
• 3.4.4 寻找潜在的生物标记物39-42
• 3.5 本章小结42-44
• 第四章 不同严重程度冠心病患者的判别分析及生物标记物44-54
• 4.1 引言44-45
• 4.2 理论部分45
• 4.2.1 蒙特卡洛树分析法45
• 4.3 实验部分45-47
• 4.3.1 实验数据45-46
• 4.3.2 数据分析46-47
• 4.4 结果与讨论47-53
• 4.4.1 不同严重程度冠心病患者血浆代谢谱定量分析47-49
• 4.4.2 不同严重程度冠心病患者血浆代谢图谱的主成分分析49
• 4.4.3 不同严重程度冠心病患者的MCTree判别模型49-51
• 4.4.4 寻找潜在的生物标记物51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 结论54-55
• 参考文献55-64
• 致谢64-65
• 攻读学位期间主要研究成果65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：370765