Metabolomics, Metabonomics and Metabolite Profiling (RSC Biomolecular Sciences) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Royal Society of Chemistry

作者:W. Griffiths

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-11-19

价格:USD 189.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780854042999

丛书系列:

图书标签:

• 代谢组学
• 代谢物组学
• 代谢物谱分析
• 生物分子科学
• 分析化学
• 生物化学
• 系统生物学
• 生物信息学
• 质谱
• NMR

好的，这是一份关于“Metabolomics, Metabonomics and Metabolite Profiling (RSC Biomolecular Sciences)”这一主题的详细图书简介，内容不包含该书的实际信息，而是围绕该领域的核心概念进行拓展和深入阐述，旨在展现该领域的技术深度和应用广度。 --- 图书主题：代谢组学、代谢流体力学与代谢物谱分析的深度解析与前沿应用 前言：生命活动的精微之镜 生命体的复杂性在很大程度上源于其动态的生化反应网络。蛋白质组学和基因组学揭示了遗传潜力和分子构成，而代谢组学（Metabolomics）则如同一个高分辨率的实时监测系统，直接反映了细胞、组织乃至整个生物体在特定环境刺激下的生理状态。理解代谢物谱的变化，是揭示生命系统功能、疾病发生机制以及药物作用通路的关键。 本书旨在全面梳理代谢组学、代谢流体力学（Metabonomics）和代谢物谱分析（Metabolite Profiling）三大支柱领域的理论基础、技术挑战与未来发展方向。我们不仅关注“存在什么”，更深入探讨“如何变化”以及“意味着什么”，构建一个从分子到系统的完整认知框架。 第一部分：代谢组学的理论基石与技术革新 代谢组学，作为系统生物学的“末端技术”，研究的是在特定条件下，生物体内所有小分子代谢物的集合。本部分将系统探讨代谢组学的核心理论框架，特别是其与基因组学和蛋白质组学的互补关系。 1.1 代谢物库的复杂性与分类 生物体内的小分子代谢物种类繁多，涵盖脂质、碳水化合物、氨基酸、核苷酸及其衍生物。我们将详细分类这些代谢物的化学特性及其在生物学通路中的角色。理解代谢物的结构多样性，是后续分离和检测技术有效性的前提。例如，探讨脂质代谢物（Lipidomics）的复杂性，如何通过脂肪酸链长度、不饱和度及修饰基团来区分不同的生理状态。 1.2 关键技术：从分离到鉴定 代谢物谱分析的成功高度依赖于高效的分离和灵敏的检测技术。本部分将深入剖析目前主流的色谱分离技术（如高效液相色谱HPLC、超高效液相色谱UHPLC、气相色谱GC）与质谱（MS）的耦合应用。重点讨论二维分离技术（如LC-LC-MS）在处理高度复杂生物样本中的优势，以及如何通过精确的质量数和碎片信息进行结构解析。此外，核磁共振波谱（NMR）作为一种非破坏性、定量性强的分析手段，其在代谢物绝对定量和结构确证中的独特地位也将被详尽阐述。 1.3 样本制备的“陷阱”与优化策略 代谢物的稳定性极低，样本采集和前处理过程中的失真风险极高。我们将详细讨论如何设计鲁棒的样本采集方案（如快速淬灭技术），以及针对不同生物基质（血液、尿液、组织匀浆）的最佳提取方法。尤其关注代谢物在提取过程中可能发生的酶促降解、氧化、酯化等副反应，并提出相应的最小化策略，确保分析结果能真实反映体内状况。 第二部分：代谢流体力学（Metabonomics）：动态变化的宏观解读 代谢流体力学（Metabonomics）关注的是生物体在面对环境压力、疾病进展或药物干预时，其代谢组随时间变化的整体模式和趋势。这要求研究者不仅要看“快照”，更要构建“动态电影”。 2.1 时间序列分析与系统动力学 代谢流体力学强调时间维度。我们将探讨如何设计时间点采样方案，以及如何应用时间序列分析模型来捕捉代谢通路的动态响应。例如，在研究毒物暴露或急性炎症反应时，代谢物浓度的上升与衰减速率，比其峰值浓度更能揭示生物系统的适应性或失代偿性。 2.2 代谢网络构建与扰动分析 代谢流体力学的主要目标之一是理解整个代谢网络的重塑。本部分将介绍将测得的代谢物数据映射到已知的生化反应网络（如KEGG, BiGG）上，构建“功能性代谢网络”。通过对比不同时间点或不同条件下的网络拓扑变化，可以识别出被上游调控的“瓶颈”反应和关键的代谢节点，从而推断信号转导通路的变化。 2.3 信号转导与系统整合 代谢物是基因表达和蛋白质功能的最终体现。代谢流体力学研究需要将代谢组学数据与其他组学数据（如转录组学、蛋白质组学）进行整合分析。探讨如何利用多组学整合平台（Multi-omics Integration）来构建更全面的“系统级”生物模型，例如，利用代谢物变化来验证特定基因表达上调后的实际功能后果。 第三部分：代谢物谱分析的深度应用领域 代谢物谱分析已成为生物医学研究、农业科学和环境毒理学中不可或缺的工具。本部分将侧重于其在解决实际科学问题中的应用案例和方法论的深化。 3.1 疾病诊断与生物标志物发现 代谢物谱分析在早期疾病诊断中展现出巨大潜力，特别是对于代谢性疾病、神经退行性疾病以及癌症。我们将详细分析如何使用无偏倚（Untargeted）的代谢物普查方法筛选出与疾病状态高度相关的生物标志物“指纹图谱”。随后，探讨如何通过靶向（Targeted）分析方法对这些标志物进行严格的验证和临床转化。 3.2 药物作用机制与药代动力学/药效学（PK/PD）评估 代谢组学是评估药物效果的强大工具。通过监测药物干预前后宿主代谢物的变化，可以清晰描绘药物影响的分子通路，避免了对单一靶点的局限性。此外，代谢物谱分析也常用于研究药物代谢（ADME过程），追踪药物在体内的转化产物，评估其潜在毒性。 3.3 微生物组学与宿主-微生物互作 肠道微生物组是人体第二基因组，其功能主要通过分泌代谢物来实现。本部分将介绍如何利用微生物代谢物谱分析来理解菌群的生态平衡、识别致病菌群的标志物，并研究宿主代谢物与微生物代谢物之间的双向交流机制。这对于开发益生菌疗法和精准营养干预具有重要意义。 结论：展望未来——自动化、高通量与数据智能 代谢组学领域的未来将朝着更高通量、更高灵敏度以及更强大的数据解析能力发展。自动化样本处理平台、新型高分辨质谱技术的应用，以及机器学习在复杂数据降维和模式识别中的深度融合，将是推动该领域从基础研究走向临床实践的关键动力。本书的最终目标是为研究人员提供一个坚实的理论基础和实用的技术指南，以应对未来生命科学领域更为精细化的挑战。 ---

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