Iqtisodiyoti 14 nashriyalar 275 iqtisodiyoti profilga qaring 102

EXPERIMENTAL USULLAR
7
Machine Translated by Google

---

noinvaziv tarzda yuzaga keladi, hech qanday kimyoviy hosila talab qilmaydi va osongina ko'paytirilishi mumkin
Barcha defislangan MS usullari orasida gaz xromatografiyasi MS (GC-MS) va suyuqlik
sezuvchanlik, faqat o'rta va yuqori miqdorda aniqlanadi (Smolinska, Blanchet, Buydens,
xarajat va operatsion masalalar bo'yicha afzallik beriladi (Theodoridis, Gika, Want, Wilson 2012). U qila oladi
juda sezgir, miqdoriy va takrorlanuvchan (Armitage, Barbas 2014). GC-MS ham
(Smolinska, Blanchet, Buydens, Wijmenga 2012). Biroq, MS bilan solishtirganda, u pastroq
Shockcor 2004). LC-MS ning afzalliklaridan biri shundaki, u keng diapazonni ajrata oladi va aniqlay oladi
(Theodoridis, Gika, Want, Wilson 2012).
yuqori (HPLC) yoki ultra yuqori (UPLC) ko'rsatkichlarga ega, uchuvchan bo'lmaganlarni tahlil qilish uchun javob beradi.
Mass-spektrometriyaga asoslangan metabolomika NMRga qaraganda ko'proq qo'llaniladi
Wijmenga 2012).
odatda 1000 ta metabolitni aniqlaydi (Griffin, Shockcor 2004). LC-MS, bu ham prefiks bo'lishi mumkin
sezgirlik va GC-MS ga qaraganda kamroq vaqt talab qiladi, lekin u qimmatroq bo'lishi mumkin (Griffin,
U buzilmaydi, chunki namuna odatda detektor bilan aloqa qilmaydi
aralashmaning tarkibini ajratish uchun MS har doim boshqa ajratish usullari bilan birlashtiriladi.
har bir texnikadan foydalanadigan har yili nashrlar soni (Dettmer, Aronov, Hammock 2007). In
kimyoviy moddalar, shuning uchun u GC-MSga qo'shimcha hisoblanadi (Armitage, Barbas 2014). U yuqori darajaga ega
NMR spektri namunadagi yadrolarning kontsentratsiyasiga to'g'ridan-to'g'ri proportsionaldir
metabolitlari. GC-MS past molekulyar og'irlikdagi metabolitlarni tahlil qilish uchun qo'llanilishi mumkin va u
Xromatografiya MS (LC-MS) eng mashhurdir, chunki ular past konsentratsiyani aniqlash uchun ishlatilishi mumkin
(Armitaj, Barbas 2014 yil). NMRning asosiy afzalligi shundaki, ularda kuzatilgan signal chastotalari
molekulalar va miqdoriy va strukturaviy ma'lumotlarni to'plash imkonini beradi
8
Machine Translated by Google

---

muhim spektroskopiya va defisli usullar. Barcha spektroskopiya usullari orasida tebranish
birikmalar sinfidagi metabolitlarni farqlashda zaif (Griffin, Shockcor 2004) va
Raman spektroskopiyasi FT-IRning kengaytmasi bo'lib, u identifikatsiyalash uchun ishlatilgan
zaryadlangan metabolitlar uchun (Dettmer, Aronov, Hammock 2007) va asosan
2004). Kapillyar elektroforez massa spektrometriyasi (CE-MS) kuchli ajratish usuli hisoblanadi
spektroskopiya (RS). FT-IR arzon va yuqori o'tkazuvchanlik skrining uchun yaxshi, lekin u juda
Metabolomik tajribalar. Bu nazorat qilish uchun tuzilgan ma'lumotlarni yig'ish bo'yicha tadqiqotlar rejasi
yaxshi tavsiflangan (Dann, Wilson, Nicholls, Broadhurst 2012). Jarayonning o'zgarishi
tajribalar namunalarni yig'ish, saqlash va tayyorlash bosqichlarida kiritilishi mumkin. Uchun
tizim barqarorligi GC yoki LC-MS dagi kabi yuqori emas, u hali global miqyosda keng qo'llanilmagan
HPLC ni FTIR bilan birlashtirgan holda HPLC-FTIR usuli ham kamchiliklarga ega bo'lishi mumkin
MS bilan solishtirganda ancha kam sezgir (Patel, Patel, Patel, Rajput, Patel 2010). Bundan tashqari, hatto
maqsadli metabolizm (Gika, Theodoridis, Plumb, Wilson 2014). Biroq, analitikdan beri
Eksperimental dizayn har qanday o'tkazishdan oldin e'tiborga olinishi kerak bo'lgan muhim jihatdir
Yuqorida aytib o'tilgan uchta asosiy oqim usullaridan tashqari, boshqalari ham mavjud
va bu defislashtirilgan texnikada taraqqiyot sekin (Patel, Patel, Patel, Rajput, Patel 2010).
past darajadagi batafsil molekulyar identifikatsiyani beradi (Nin, Izquierdo-Garcia, Lorente 2012)
metabolitlarni profillash (Theodoridis, Gika, Want, Wilson 2012).
RS ning FT-IRga nisbatan afzalliklari bor, u FT-IR (Griffin, Shockcor) kabi muammolarga ega.
Qo'llaniladigan tebranish usullari: Furye-transformatsion infraqizil spektrometriya (FT-IR) va Raman
tibbiy ahamiyatga ega mikroorganizmlar (Dunn, Bailey, Jonson 2005). Biroq, u erda bo'lsa-da
spektroskopiya eng qadimgilaridan biridir (Li, Vang, Nie, Zhang 2012). Asosan ikkitasi bor
tajribalarda jarayonning o'zgarishi va potentsial chalkashliklar mavjud emas yoki mavjud emasligiga ishonch hosil qilish
9
Machine Translated by Google

---

al. 2007), saqlash va tajriba harorati (Cao, Dong, Cai, Chen 2008; Lauridsen, Hansen,
Tenori, Roy, Salek, Rayan va boshqalar. 2014). Shuning uchun standart ishlash tartibi juda muhimdir
eksperimental dizayn (Broadhurst, Kell 2006). Metabolomik tadqiqotlarda chalg'ituvchi omillar
Bictash, Dumas, Kochhar, Stamler va boshqalar. 2010), jismoniy faoliyat (Enea, Seguin, Petitpas-Mulliez,
Luchinat, Turano, Tenori, Roy, Salek, Rayan va boshqalar. 2014), parhez (Heinzmann, Braun, Chan,
va laboratoriyalar o'rtasida takrorlanuvchanlikning etishmasligi sabab bo'lishi mumkin (Emwas, Luchinat, Turano,
birinchi navbatda mavzularni tanlashda aniqroq mezonlarni belgilash orqali chalkashtirib yuboradi, chunki sub'ektlar
sog'lom nazoratni aniqlash (Skalbert, Brennan, Fien, Hankemeier, Kristal, van Ommen, Pujos
Guillot va boshqalar. 2009). Keyin, kamaytirish uchun namunani randomizatsiya qilish tavsiya etiladi
Bertini, Colangiuli, Luchinat, Schäfer, Schütz, Spraul 2008). Bu omillar, agar to'g'ri bo'lmasa
NMR (Emwas, Luchinat, Turano, Tenori, Roy, Salek, Ryan va boshq. 2014) va MS uchun protseduralar
namunani tayyorlash jarayonida kiritilgan nazorat o'zgarishi. Ba'zi namunalar mavjud
Boildieu, Boisseau, Delpech, Diaz va boshqalar. 2010) va individual metabolik fenotiplar (Assfalg,
(Dann, Wilson, Nicholls, Broadhurst 2012). Inson tadqiqotlari uchun biz nazorat qilishimiz kerak
Masalan, kunning namuna yig'ish vaqti (Slupsky, Rankin, Vagner, Fu, Chang, Weljie, Saude va boshqalar.
Mumkin bo'lgan chalkash omillarni nazorat qilish ham juda muhim va uni hal qilish yaxshiroq
(Dunn, Broadhurst, Begley, Zelena, Frensis-McIntyre, Anderson, Brown et al. 2011) tadqiqotlari.
nazorat ostida bo'lsa, haqiqiy ahamiyatga ega bo'lmaslik yoki soxta topilmalar haqida xabar berishga olib kelishi mumkin
shartlar va protseduralar, agar standartlashtirilmagan bo'lsa, soxta biomarkerlar haqida xabar berilishiga olib kelishi mumkin
metabolitlarning kontsentratsiyasi. Bunday omillarga yosh, jins kiradi, lekin ular bilan cheklanmaydi (Emwas,
har ikkala javob o'zgaruvchilari (masalan, kasallik holati) bilan korrelyatsiya qiluvchi o'zgaruvchilar
Jaroszewski, Kornett 2007) barchasi aniqlangan metabolit profiliga ta'sir qiladi. Bular
demografik va turmush tarzi omillariga nisbatan heterojen. Bu, ayniqsa, muhim ahamiyatga ega
10
Machine Translated by Google

---

Uilson, Nikolls, Broadhurst 2012). Ko'proq rivojlangan statistik eksperimental dizayn usullari, uchun
Ikkala statistik metodologiyada eksperimental dizaynni muhokama qiladigan adabiyotlar (Box, Hunter, Hunter
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash muhim rol o'ynaydi va keyingi statistik ma'lumotlarga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin
omillarni yaxshi nazorat qilish mumkin, odamga nisbatan ko'p miqdordagi namunalar kerak emas
Wijmenga 2012). Oldindan ishlov berishning maqsadi bu farqlarni yaxshiroq tuzatishdir
2012; Xia, Broadhurst, Wilson, Wishart 2012). Ko'pchilikni chalkashtirib yuboradigan hayvonlarni o'rganish uchun
xom ma'lumotlar va statistik tahlil. NMR va MS spektrlari odatda tepalik shaklidagi farqlarni ko'rsatadi,
faktorial dizayn va tasodifiy blok dizayni kabi statistik eksperimental dizayn usullari;
tadqiqotlar (Emwas, Luchinat, Turano, Tenori, Roy, Salek, Ryan va boshq. 2014). Aslida, ba'zilarini ishlatish orqali
tahlil natijalari. Bu xom spektrlar to'plangandan keyin sodir bo'ladi va ular orasidagi bog'lanish vazifasini bajaradi
Laubenbacher, Kortes, Mendes, Torti, Akman, Torti va boshqalar. 2011; Smolinska, Blanchet, Buydens,
chalg'ituvchilar va namunani tahlil qilish tartibi va asboblar shartlari o'rtasidagi bog'liqlik (Dunn,
vaqt (Kilkenny, Parsons, Kadyszewski, Festing, Cuthill, Fry, Hutton va boshq. 2009). Boylar bor
tadqiqotchilar foydalanilgan namunalar sonini kamaytirishi va bir vaqtning o'zida ko'pchilik chalkashliklarni boshqarishi mumkin
shovqin, namuna farqlari yoki asboblar omillari tufayli kenglik va joylashuv (Blekherman,
natijalar (masalan, kasallik holati) nomutanosiblik bo'lsa ishlatiladi (Dunn, Wilson, Nicholls, Broadhurst).
Guding, Xodj, Julian 2005; Rok 2004).
1978 yil; Montgomery 2008) va uning yuqori o'tkazuvchanlik biologik tahlillarida qo'llanilishi (Riter, Vitek,
misol ichki tabaqalashtirilgan proportsional randomizatsiya va mos ish-nazorat dizayn, bo'lishi mumkin
metabolitlarning miqdorini aniqlash va turli namunalar o'rtasidagi taqqoslashni yaxshilash. O'xshash