代谢组学及其在微生物领域的研究进展

评述与进展 代谢组学及其在微生物领域的研究进展 周宏伟 1, 3 � 谭凤仪1 � 钟音 2 � 栾天罡* 1, 2 1 (香港城市大学生物与化学系, 九龙塘, 香港 ) � � 2 (中山大学生命科学学院生物防治国家重点实验室, 广州 510275) 3 (南方医科大学公共卫生与热带医学学院, 广州 510515) 摘 � 要 � 代谢组学、基因组学和蛋白质组学是系统生物学研究的重要组成部分。本文在文献和作者本人研究 的基础上, 对代谢组学的产生和技术平台及其在环境微生物领域的研究进展进行了评述。 关键词 � 代谢物, 代谢组学,环境微生物,生物降解, 评述 � 2006�07�24收稿; 2006�09�16接受 本文系国家自然科学基金 (NSFC, No. 20307012)和香港研究资助局项目 ( Research G ran tC ouncil ofHKSAR, Re.f No. C ityU 1449 /05M ) 资助 * E�m ai:l cesltg@ m ai.l sysu. edu. cn 1� 引 � 言 代谢组学 (me tabo lom ics)诞生至今不到 10年,但发展非常迅速 (图 1) ,现已成为系统生物学研究的 � 图 1� 代谢组学相关文献发表数量 F ig. 1� Recen tm etabo lom ics lite ratures 至 2005年底, 以 m etabolom e, m etabo lom ic, etabo lom ics, m eta� b onom e, m etabon om ic以及 m etab onom ics为关键词, 或出现在 文提或摘要内,检索 W eb of Science以及 Pubmed。所得文献 经整理删除重复数据 ( to the end of 2005, by search ing t itles / abstracts /k eyw ords of W eb of Know ledge and Pubm ed u sing � etabolom e or �m etabolom ic or �m etabo lom ics or �m etabo� n om e or �m etabonom ic or �m etabonom ics as the search term )。 一个重要组成部分 [ 1] , 在诊断及功能基因组研究中 发挥出日益重要的作用 [ 2]。随着基因组学研究的深 入,功能基因组开始研究基因组、转录组以及蛋白组 的数据与表型之间的关系; 而细胞内的全部代谢物 最接近于表型,从而产生了研究全部代谢物的要求, 代谢组 ( metabo lome)的概念由此诞生 [ 3]。 Fiehn等在 2000年以拟南芥叶为模型的工作标志着代谢组学成 为功能基因组研究的一个重要组成部分 [ 4 ]。 目前, 代谢组学的研究可分为以下 3个层 次 [ 1, 5~ 7] : ( 1)目标代谢物 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 ( metabolite target anal� ysis)。利用特定 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 研究难分析化合物 ( diff icu lt an� alytes) ,如植物激素等; ( 2)代谢谱分析 ( metabo lite pro filing)。对一系列预先设定的目标代谢物 (如某 特定代谢途径中所有代谢物, 或者一组由多条代谢 途径共享的代谢物 )进行定量研究; ( 3)代谢组学。 定性和定量特定条件下生物样品内的全部代谢物。 然而,由于代谢物组成复杂、含量不一, 样品制备过 程的偏差,以及检测设备的量程及通量等问题,目前还难以分析全部的代谢物。因此,在现阶段代谢组 学更多地被视为 !非目标性 ∀代谢物研究 [ 7]。与代谢组学相关的概念还有代谢指纹分析 ( metabo lic fin� gerprint ing) ,即对粗提代谢物进行高通量的定性分析, 通过谱型比较将样品进行快速分类, 或者寻找差 异峰从而揭示生物对疾病或有毒物应答的生物标记物。另一个重要的概念是代谢产物组学 (m etabo� nom ics) [ 8] ,多指以核磁共振 ( NMR)手段研究与疾病相关的代谢物。N icho lson等认为代谢产物组学是综 合地研究某一时间点对细胞内全部代谢物的影响 [ 8, 9]。不过,上述有关代谢组学的各种概念仍在发展和完 善中。代谢组学会 (M etabolom ics Soc iety)也将代谢组学的定义视为学会亟待解决的重要问题 [ 9]。 第 35卷 2007年 2月 � � � � � � � � � � � 分析化学 ( FENXIHUAXUE ) � 评述与进展 Ch inese Journa l of Ana lytica l Chem istry � � � � � � � � � � � 第 2期 309~ 314 代谢组学与其它组学的研究对象的最大区别是其研究代谢组的变化。代谢组的变化是生物对遗传 变异、疾病以及环境影响的最终应答 [ 6]。代谢组学受进化的影响较小, 在不同物种间其检测方法比其 它组学方法更为通用。以果糖二磷酸化酶检测为例,基因组或蛋白组研究需要掌握不同物种内该酶的 编码基因或蛋白序列,并根据该信息 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 相应芯片或质谱检测技术; 代谢组则不管在何种生物内,该酶 的底物和产物 ( 1, 6�二磷酸果糖和 6�磷酸果糖 )都是一致的,因而其检测方法可适用于所有物种 [ 7 ]。 与其它 !组学 ∀研究类似, 代谢组学的突破在于将传统的代谢途径扩展为代谢网络的研究。通过 !非目标性∀地识别全部代谢物, 定量它们在生物体系内的动力学变化,从而揭示传统方法无法观测到 的代谢网络中不同途径之间的关系 [ 1 ]。因而,代谢组学成为系统生物学研究的重要组成部分 [ 10]。 2� 代谢组学的技术平台及进展 由于代谢物的多样性,许多分析技术得到广泛应用 [ 11 ]。图 2所示为各种代谢组学研究中常用的技 � 图 2� 代谢组学常见硬件技术平台 F ig. 2� General strateg ies for me tabo lom ic studies 术平台 [ 7]。根据样品的属性和研究目 的来选择并综合利用多种技术平台。 例如研究植物与微生物常使用质谱检 测代谢物, 而在动物样品的研究中则更 多地采用了核磁共振 ( NMR )技术 [ 12]。 目前, 应用最广泛、最有效的技术是气 相色谱 �质谱 ( GC�MS )和液相色谱�质谱 ( LC�MS) [ 3]。这两种技术可以检测包 括糖、糖醇、有机酸、氨基酸、脂肪酸以 及大量次级代谢物在内的数百种化合 物。GC�MS具有较高的分辨率和灵敏 度。因此,与 GC�MS相关技术的发展很 快,如采用 GC�GC�MS技术增加单次分 析可分离代谢物的种类 [ 14] ; 利用 GC与 飞行时间质谱 ( TOF�MS)联用可以进行高通量分析: 由于 TOF检测时间短,一个月可分析 1000个以上 样品; 而且, 利用升级的解析方法可以从植物叶片提取物的 GC�TOF图谱中一次解析出 1000种以上化 合物 [ 15]。但是 GC分离样品分子量范围有限, 不能分离大分子及难挥发物质, 同时热不稳定性物质在 GC条件下容易分解。尽管衍生化过程会降低样品的通量, 将样品衍生化后再进行 GC分离, 仍然是解 决上述问题的一条有效途径。 LC�MS具有强大的分离能力, 广泛应用于难挥发性物质的分析。目前, 反相 LC技术应用较普遍, 但常规 LC在分离极性较强物质时仍然具有重要作用。To lstikov等 [ 13]开发出一种亲水作用色谱技术 ( hydrophilic interact ion chrom atography , H ILIC ), 采用 ( mono lith icC18 silica)长柱提高了分离效率,并且更 易于与 MS对接, 检测到许多极性物质。此外, HPLC�MS、毛细管 HPLC�MS、UPLC�MS以及多维色谱等 技术逐渐应用到代谢物组学研究,明显提高了分辨率、灵敏度和通量 [ 16 ]。毛细管电泳在代谢物分离方 面是一个新的发展方向,其效率优于 LC和 GC[ 7]。 检测器是代谢物组分析关键因素之一。傅里叶变换离子回旋加速器质谱 ( FT�MS)技术在代谢物组 领域具有良好的应用前景。借助高分辨率质谱 ( > 106 ) , FT�MS可以进行精确的质量分析, 并根据同位 素间分布直接得出 经验 班主任工作经验交流宣传工作经验交流材料优秀班主任经验交流小学课改经验典型材料房地产总经理管理经验 分子式 [ 18 ]。核磁共振 NMR技术多用于代谢物指纹图谱分析和寻找样品间的显 著差异代谢物,更多地用于哺乳动物样品的检测。NMR技术是代谢产物组 (m etabonom ics)研究最有力 的工具,具有较好的重复性 [ 19]。拉曼以及傅里叶红外等振动光谱的灵敏度虽然相对较低,但是, 傅里叶 红外在生物样品的高通量筛选分类方面非常有效。E llis等 [ 20]利用该方法研究了肉类在变质过程中的 代谢谱,发现该过程的主要生化指标为蛋白质降解。一种新的发展趋势是样品不经色谱分离直接进样, 310� � 分 析 化 学 第 35卷 采用低分辨率电喷雾质谱分析,根据获得的指纹图谱进行高通量筛选 [ 21]。A llen等 [ 22]采用该方法成功 地区分开仅仅一个基因差异的酿酒酵母。 生物体内的代谢物随时间和空间的变化而不断地发生变化,所以时间动力学与空间分布的变化是 代谢物组学研究的重要课题。虽然可以通过连续取样的方法来研究时间动力学,但是该方法费时费力。 利用 NMR及 FT IR等技术进行非介入性研究是一个新的发展方向。此外, 利用分子生物学手段的研究 也有新的进展。Fehr等利用 GFP融合葡萄糖结合蛋白,通过荧光强度来监测胞内的葡萄糖浓度。结果 发现, 在 COS�7细胞胞浆内的葡萄糖浓度的变化范围高达两个数量级 [ 23]。 一个普通的细胞内可能含有或产生的代谢物种类远远超出人们最初的预想。 Fiehn等 [ 12]从拟南芥 叶片中鉴定出 326种代谢物,通过对数据深入分析,发现最初的图谱能够解析出 1000种以上的代谢物。 因此, 随着硬件平台的发展,代谢组学研究将获得海量的数据;而如何解析、储存这些数据并从中提取有 用的信息则非常重要。因此,代谢组学数据的处理已经成为生物信息学的一个新的重要分支 [ 24]。 代谢组学原始数据的解析可分为如下 3个基本步骤: ( 1)提取出色谱分离 (如 GC�MS)后未能有效 分开的代谢物峰并得出其相应浓度; ( 2)根据其保留时间及质谱图等信息鉴别有效峰所代表的化合物; ( 3)根据代谢数据建立代谢网络模型 [ 12]。目前已经开发出界面友好的公开软件, 如 Sumner等 [ 25]开发 的 MSFACTS ( metabo lom ics spectral formatting, alignment and conversion too ls) , 可以输入如 GC�MS原始 数据, 输出代谢物清单。 Johnson等 [ 26]设计了一种新的算法, 可进行图谱的快速比对。 根据图谱鉴别结构问题相对进展较慢。不能识别图谱中的大多数代谢物峰成为代谢组学研究的瓶 颈之一。在标准数据库中,多数数据都来源于有机化学领域,而天然代谢物的结构信息相对较少。以植 物为例, 80%以上的代谢物在标准谱库中找不到对应的化合物。解决该问题应该更多地依赖于一些新 的算法进行自动推算,而不是寻找相应的标准参照物。目前, 关于 NMR的自动化谱图结构推测有一定 的进展 [ 27] ,而关于 MS图谱的分析相对落后。 关于代谢数据的可视化及建模,不少文献中都有介绍 [ 5, 8, 28] ,在此不再赘述。与其它组学研究类似,代 谢组学数据的标准化及存储也是一个重要的问题。目前,一些相关的数据库已经建立, 例如拟南芥代谢组 数据库以及包含各种代谢途径的 KEGG数据库等等 [ 24, 29]。但是,类似基因组研究中 Genbank作用的代谢 物数据库尚未建立,未来的发展方向是建立综合、关联基因组、蛋白组及代谢组数据的大型数据库 [ 24]。 3� 代谢组学在微生物领域的研究进展 目前,代谢组学应用领域大致可以分为以下 6个方面: ( 1)植物功能基因组研究, 主要以拟南芥为 研究模型,也包括一些转基因作物的研究 [ 4, 30, 31] ; ( 2)疾病诊断, 根据代谢物指纹图谱诊断肿瘤、糖尿病 等疾病 [ 9, 32] ; ( 3)制药业,主要通过高通量比对预测药物的毒性和有效性,通过全面分析来发现新的生 物指示剂 [ 33] ; ( 4)微生物领域; ( 5)毒理学研究,包括利用代谢组学平台研究环境毒理及药物毒理 [ 19, 34] ; ( 6)食品及营养学,即研究食品中进入体内的营养成分及其与体内代谢物的相互作用 [ 35]。以下着重介 绍在微生物领域的代谢组学研究及其最新进展。 3. 1� 微生物分类,突变体筛选以及功能基因研究 经典的微生物分类方法多根据微生物形态学以及对不同底物的代谢情况进行表型分类。最近, 随 着分子生物学的突飞猛进,基因型分类方法如 16S rDNA测序, DNA杂交以及 PCR指纹图谱等方法得到 了广泛应用。然而,某些菌株按照基因型与表型两类方法分类会得出不同的结果。因此, 根据不同的分 类目的联合应用这两类方法已成为一种趋势。 BIOLOG等方法在表型分类中应用较为广泛, 但是,代谢 谱分析方法 ( metabolic profiling)异军突起, 逐渐成为一种快速、高通量, 全面的表型分类方法。采用代 谢组分类时,可以通过检测胞外代谢物来加以鉴别。常用的胞外代谢物检测方法为样品衍生化后进行 GC�MS分析、薄层层析或 HPLC�MS分析, 最后通过特征峰比对进行分类 [ 36, 37 ]。Bundy等 [ 38 ]采用 NMR 分析代谢谱成功地区分开临床病理来源以及实验室来源的不同杆菌 ( bac illus cereus)。除了表型分类 外,代谢组学数据可以应用于突变体的筛选。在传统研究中的沉默突变体 (即未发生明显的表型变化 311第 2期 周宏伟等: 代谢组学及其在微生物领域的研究进展 � � 的突变体 )内,突变基因可能导致了某些代谢途径发生变化,通过代谢快照 (m etabo lic snapshot)可以发 现该突变体并研究相应基因的功能 [ 39 ]。Soga等用 CE�MS系统研究了枯草杆菌在芽孢发生过程中的代 谢谱的变化过程,识别出胞 1692种代谢物,并鉴别出其中的 150种 [ 17]。 3. 2� 发酵工艺的监控和优化 发酵工艺的监控和优化需要检测大量的参数, 利用代谢组学研究工具可以减少实验数量,提高检测 通量, 并有助于揭示发酵过程的生化网络机制,从而有利于理性优化工艺过程 [ 10]。Buchho lz等 [ 40]采用 连续采样的方法研究了大肠杆菌在发酵过程中的代谢网络的动力学变化。他们在葡萄糖缺乏的培养液 培养的大肠杆菌中加入葡萄糖,并迅速混匀, 按每秒 4~ 5次的频率连续取样。利用酶学分析、HPLC / LC�MS等手段监测样品中多达 30种以上的代谢物、核苷以及辅酶,从而解析了葡萄糖以及甘油的代谢 途径和底物摄取体系。通过统计学分析建模, 发现在接触葡萄糖底物后的 15~ 25 s范围内,大肠杆菌 体内发生的葡萄糖代谢物变化与经典生化途径相符,但随后的过程则与经典途径不符,推测可能存在新 的未知调控步骤。Takors认为,通过上述代谢动力学研究,掌握代谢途径及网络中的关键参数,将直接 有利于代谢工程的优化,包括菌株的理性优化以及发酵参数的调控。Dalluge等利用 LC�MS�MS方法监 控发酵过程中的氨基酸谱纹,实现对整个发酵系统的高通量快速监控; 而接下来的研究将考虑缩小氨基 酸监测范围,通过少数几个关键氨基酸的监测实现对整个发酵系统状况的监控 [ 41]。 3. 3� 环境微生物研究 微生物降解是环境中去除污染物的主要途径。深入了解污染物在微生物内的代谢途径, 将有助于 人们优化生物降解的条件,从而实现快速的生物修复。这些代谢中间体大都通过萃取、分析方法进行逐 个研究,并借助专家经验拟合出代谢途径,其动力学过程亦很少触及。代谢组学方法的采用有可能改变 这一现状。Boersma等 [ 42]采用代谢组学方法研究氟代酚的微生物降解途径。氟代化合物具有特殊的 19 F核磁共振属性, 19 F的核磁共振灵敏度与 1H核相近;由于生物体内无内源性 19F核磁信号,因而无本底 干扰。所有 19 F核磁信号均可归结于异生素及其代谢物。19 F核的化学位移值宽, 约为 700ppm ( 1H 为 15ppm, 13 C为 250ppm )。较宽的化学位移导致 19F在不同取代物的峰图不易产生重叠。因此, 借助核磁 共振技术可以更方便地研究含氟化合物的代谢中间体。Boersma等根据总代谢物的核磁共振图谱, 推 测出红球菌内羟化酶在不同的取代位 ( 1, 2, 3三种不同的取代数量 )羟基化氟代酚, 然后再通过儿茶酚 内位双加氧酶开环形成氟代粘糠酸的代谢过程。此外, 他们还首次检测到开环后的下游代谢物,即通过 氯粘糠酸异构酶生成氟代粘糠酸内酯以及氟代马来酸等中间代谢物。 根际 ( rh izosphere)空间在植物 �微生物相互作用中发挥着重要的作用。Narasimhan等 [ 43 ]利用根际 代谢物组 ( rh izospherem etabo lom ics)方法,阐释了植物分泌物对根际微生物降解多氯代酚 ( PCB )的作用 机制。采用 HPLC�ES I/M S法分离鉴定拟南芥根际代谢物, 发现野生型拟南芥根际次级代谢物中 84% 以上均为 pheny lpropanoids。因此能利用 phenylpropano ids生长的 PCB降解假单孢菌能够快速在根际区 域增殖 (比相应营养缺陷型突变菌株高 100倍以上 ), 并且在两周内去除超过 90%的 PCB。然而,在采 用拟南芥突变体 (产生较少的 pheny lpropano ids)的对照组中,降解菌的数量较低, 降解率也仅达 50%。 结果表明植物根际分泌的次级代谢物促进降解菌的繁衍增殖,从而促进了污染物的降解。 本课题组在近期的工作中建立固相微萃取衍生化技术与 GC�MS联用同时测定多种多环芳烃 ( PAH s)代谢产物的分析方法, 开展了细菌和微藻降解 PAHs的降解机理和代谢物动力学变化等研 究 [ 44~ 47 ]。从单一菌和混合菌液培养基中及细胞体内,同时检测到 PAH s多种单氧化和双氧化及其开环 代谢物产物,发现多种 PAH s降解过程中存在复杂的代谢物动力学过程;通过研究标志性代高等物组成 力学变化,揭示代谢物水平上的微生物共代谢 PAH s的降解机制 [ 44~ 46]。共代谢过程中的代谢物动力学 过程有非常独特的特点,一方面它属于胸内生命合成过程,因为微生物降解生长基质 PAH s时提供能源 和碳源促进微生物的生长; 另一方面它又属于胞外代谢处程, 非生长基质 PAH s对于微生物是一种环境 胁迫,微生物分泌降解酶通过在胞外降解非生长基质 PAHs以减弱其对自身的危害。因此,共代谢过程 是胞内外代谢相互作用的过程。 312� � 分 析 化 学 第 35卷 此外,微生物代谢组学还应研究如何改进样品的制备方法。例如,在代谢组研究中,为了中止细胞 代谢反应采用冷淬火 ( co ld quench ing)方法, 将细胞样品迅速置于低温 (液氮或 - 70# 甲醇中 ), 这会导 致许多微生物发生冷休克 ( co ld�shock),释放出大量的胞内物质,引起代谢组学定量研究发生偏差 [ 48, 49 ]。 4� 展 � 望 代谢组学尚处在萌芽期, 它综合了分析化学、基因组学以及信息科学的最新进展, 在功能基因组研 究中居于核心地位 [ 12]。未来主要发展方向包括发展更为灵敏的、广谱的、通用的检测方法,鉴定各种谱 峰对映的化合物结构,以及与其它虚拟模型的整合。这将更有助于全面阐释各种细胞功能的分子基础。 此外,代谢物组学方法应用于环境微生物领域,将开拓出新的研究方法和方向。微生物胞外污染物 降解和胞内代谢物利用构成了微生物代谢污染物的复杂的代谢网络。研究细胞内外整合的代谢网络中 代谢途径的相互作用与影响将全面、深入地揭示微生物降解污染物的能力和途径,从而有效地预测有毒 代谢物在环境中的积累和去除。而代谢途径的代谢物组分析对于阐释代谢物动力学过程以及微生物降 解机理、分析和 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 微生物在各种污染物的生物修复中的潜力都具有重要作用。 References 1� W eckw erthW. Annu. Rev. P lan t B io l. , 2003, 54: 669~ 689 2� Fernie A R, T rethew ey R N, K ro tzky A J, W illm itzer L. Na t. R ev. M ol. Cell B io. , 2004, 5 ( 9): 763~ 769 3� Stitt M, Fern ieA R. Curr. Op in. B iotech. , 2003, 14( 2): 136~ 144 4� F iehn O. P lantM o l. B iol. , 2002, ( 1�2), 48: 155~ 171 5� Xu Guow ang(许国旺 ), Y ang Jun(杨 � 军 ). Chinese J. Chromatog r. (色谱 ), 2003, 21( 4): 316~ 320 6� Dettm er K, H ammock B D. Environ. H ea lth. Persp ect. , 2004, 112( 7): A396~ A397 7� Goodacre R, Va idyanathan S, DunnW B, H arrigan G G, K ellD B. T rends B iotechno l. , 2004, 22( 5): 245~ 252 8� Q iu Deyou(邱德有 ), Huang Luq i(黄璐琦 ). M olecular P lant B reeding (分子植物育种 ) , 2004, 2( 2): 165~ 177 9� Schm idt CW. Env iron. H ealth. Perspect. , 2004, 112( 7): A410~ A415 10� Stephanopoulos G, A lpe rH, M ox ley J. Na t. B iotechnol. , 2004, 22( 10) : 1261~ 1267 11� O liver S G. T rends B iotechnol. , 1998, 16( 9): 373~ 378 12� Ke ll D B. Curr. Op in. M icrob io l. , 2004, 7( 3): 296~ 307 13� To lstikov V V, F iehn O. Anal. B iochem. , 2002, 301( 2): 298~ 307 14� van M ispe laarV G, Tas A C, Sm ildeA K, Schoenmakers P J, van Asten A C. J. Chromatogr. A, 2003, 1019( 1�2): 15~ 29 15� W eckw erthW, Wenze lK, F iehn O. Pro teom ics, 2004, 4( 1): 78~ 83 16� X ieYuesheng (谢跃生 ), P an X ianggu i(潘桂湘 ), G ao X ium e i(高秀梅 ), L iu Changx iao (刘昌孝 ). Ch inese J. Anal. Chem. (分析化学 ), 2006, 34( 11) : 1644~ 1648 17� Soga T, Ohash iY, U eno Y, Na raoka H, Tom itaM, N ish ioka T. J. Pro teom e. R es. , 2003, 2( 5): 488~ 494 18� Aha roni A, R ic de Vos C H, Verhoeven H A, M a liepaard C A, K ruppa G, B ino R, Goodenow e D B. Om ics, 2002, 6( 3) : 217~ 234 19� L indon J C, N icho lson J K, H olmes E, AnttiH, Bo llardM E, Keun H, B eckonert O, Ebbe lsT M, Re ilyM D, Robertson D, S tevens G J, Luke P, Breau A P, Can to rG H, B ib le R H, N iede rhauser U, Senn H, Schlotte rbeck G, S ide lm ann U G, Laursen SM, Tym iak A, Car B D, Lehm an�M cKeem an L, Co let JM, Loukac iA, Thom as C. Tox ico l. App l. P harm. , 2003, 187( 3): 137~ 146 20� E llis D I, B roadhu rst D, Ke llD B, Row land J J, Goodacre R. App l. E nviron. M icrob iol. , 2002, 68( 6): 2822~ 2828 21� Goodacre R, Va idyanathan S, B ianchi G, Ke llD B. Analy st, 2002, 127( 11) : 1457~ 1462 22� A llen J, DaveyH M, B roadhurst D, H ea ld JK, Row land J J, O liverS G, KellD B. Nat. Biotechnol. , 2003, 21( 6): 692~ 696 23� FehrM, La londe S, Lager I, W o lffM W, F romm erW B. J. B iol. Chem. , 2003, 278( 21): 19127~ 19133 24� M endes P. Br iefings in B ioinform atics, 2002, 3( 2): 134~ 145 25� Duran A L, Yang J, W ang L J, Sumner L W. B ioinform atics, 2003, 19( 17) : 2283~ 2293 26� Johnson K J, W r ight B W, Jarm an K H, Synovec R E. J. Chrom atogr. A, 2003, 996( 1�2): 141~ 155 313第 2期 周宏伟等: 代谢组学及其在微生物领域的研究进展 � � 27� M eiler J, W illM. J. Am. Chem. Soc. , 2002, 124( 9): 1868~ 1870 28� W ang Za ihua(王再花 ), Y e Q ingsheng(叶庆生 ) , OuM engchang(欧孟昌 ). Lett. B iotechnol. (生物技术通讯 ), 2003, 14( 6): 517~ 521 29� H arrig an G G, Goodacre R. M etabolic prof iling: its role in biomark er d iscovery and g ene function analys is. Boston: K luw er Academ ic Publishers, 2003: 277~ 291 30� Baksh iA. J. Tox ico l. E nviron. H ealth B C rit. R ev. , 2003 ( 3), 6: 211~ 226 31� Kopka J, Fern ie A, W eckw erthW, G ibon Y, S tittM. Genome. B iol. , 2004, 5( 6): 109 32� Yang J, Xu G, H ongQ, L iebich H M, LutzK, Schmu lling RM, W ahlH G. J. Chrom atogr. B Analy t. T echnol. B iom ed. L ife Sci. , 2004, 813( 1�2): 53~ 58 33� H arrigan G G, Goodacre R. M etabo lic P ro filing: its Ro le in B iom arker D iscovery and Gene Function Ana lys is. Boston: K luwe rAcadem ic Publishers, 2003: 69~ 82 34� Snape J R, M aund S J, P ickford D B, Hu tch inson T H. Aquat. T ox icol. , 2004, 67( 2): 143~ 154 35� W hitfie ld P D, Ge rman A J, Nob le P J. Br. J. Nutr. , 2004, 92( 4): 549~ 555 36� A rora D K. Fungal B iotechnology in Agricu ltural, F ood and Environm entalApp lications. New York: M arce lDekker, 2004: 19~ 35 37� Sm edsgaa rd J, N ie lsen J. J. Exp. Bo t. , 2005, 56( 410) : 273~ 286 38� Bundy J G, W illey T L, CastellR S, E llar D J, Br indleK M. FEMS M icrob io l. Lett. , 2005, 242( 1): 127~ 136 39� Raam sdonk L M, Teusink B, BroadhurstD, ZhangN S, H ayesA, W a lshM C, B erden JA, Br indleK M, KellD B, Row� land J J, W esterhoffH V, van Dam K, O live r S G. Nat. B iotechno l. , 2001, 19( 1): 45~ 50 40� Buchho lz A, H urlebaus J, W andrey C, Tako rs R. B iom ol. E ng. , 2002, 19( 1): 5~ 15 41� Da lluge J J, Sm ith S, Sanchez�R iera F, M cGu ire C, H obson R. J. Chrom atogr. A, 2004, 1043( 1): 3~ 7 42� BoersmaM G, So lyanikova IP, Van Berke lW JH, Ve rvoort J, Go lov lev aL A, R ietjens IM CM. J. Ind. M icrobio l. B io� techno l. , 2001, 26( 1�2) : 22~ 34 43� Narasim han K, B asheer C, Ba jic V B, Sw arup S. P lant Phy siol. , 2003, 132( 1): 146~ 153 44� Luan T G , Yu K S H, Zhong Y, Zhou H W, Lan C Y, Tam N F Y. Chem osphere, 2006, 65( 11): 2289~ 2296 45� Zhong Y, Luan T G, Zhou H W, Lan C Y, Tam F Y N. E nviron. Tox ico l. Chem. , 2006, 25( 11): In P ress 46� L iu Y, Luan T G, Lu Y Y, Lan C Y. J. Integr. P lant B iol. , 2006, 48( 2): 169�180. 47� ChanM N S, Luan T G, WongM H, Tam F Y N. Environ. Tox icol. Chem. , 2006, 25( 7) : 1772�1779 48� W ittm ann C, K rome r J O, K iefer P, B inz T, H e inzle E. Anal. B iochem. , 2004, 327( 1): 135~ 139 49� M aha rjan R P, Fe renci T. Anal. B iochem. , 2003, 313( 1): 145~ 154 RecentDevelopm ent ofM etabolom ics and Its Applications inM icrobiology Zhou H ong�W ei1, T am Fung�Yee Nora1, Zhong Y in2, Luan T ian�Gang* 1, 2 1 (D epar tm ent of B iology and Chem istry, C ity University of H ong K ong, Tat Chee A venue, K ow loon, H ongkong ) 2 ( S choo l of L if e S cience /State K ey Laboratory for B iocontrol , Sun Ya t�sen(Zhong shan) Univers ity, Guangzhou 510275) 3 ( School of P ub lic H ealth and T rop icalM edicine, Southern M edical University, Guangzhou 510515) Abstract� The recent development o fmetabo lom ics have been rev iew ed w ith 49 re ferences. The app lications in env ironmen talm icroo rgan ism are emphasized in deta i.l Keywords� Metabo lites, metabolom ics, env ironmentalm icroorgan ism, b iodegradation, rev iew ( Received 24 July 2006; accepted 16 Sep tember 2006 ) 314� � 分 析 化 学 第 35卷