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六周年特别回馈
我们系统梳理了往期绘谱学堂的课程内容，精心为大家准备了专题课程合辑大礼包，非酒精性脂肪肝、糖尿病/肥胖、肿瘤/癌症、消化道疾病、神经系统疾病、中医药研究、脂质组与脂肪酸、代谢流实验设计与应用、代谢组学数据获取与应用九大专题，全方位满足不同研究方向的需求，为各位研究者们献上一份学术厚礼，开启您的 “精准学术充电” 之旅吧！
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活动时间
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代谢组学数据获取与应用专题内容回顾
在精准诊疗需求下，代谢组学正成为破解临床难题的关键力量：它像 “钥匙” 助力疾病诊断与预后评估，通过明确转化路径推动成果落地；能解锁肠道菌群与代谢组的 “对话密码”，依托专业分析方法与策略，为疾病机制研究和干预方案提供方向；搭配新型液质技术这一 “敏锐装备”，更让靶向代谢组学的临床检测精准高效。而高质量数据是这一切的 “基石”，从样本处理到检测分析的科学把控，为代谢组学临床应用的准确性保驾护航，全方位为疾病诊疗注入新动能。
《肠道菌群和代谢组学数据常用关联分析方法介绍 》——陈天璐 上海市第六人民医院
肠道菌群与代谢组学的关联研究是生命科学领域热点，可靠的分析方法是挖掘二者潜在联系的关键。本报告系统梳理肠道菌群和代谢组学数据关联分析的常用方法，阐释原理、关联及特点，还将介绍新研发的3MCor和GRaMM方法，通过应用实例说明方法配合使用策略，为相关研究提供方法学指导。
参考文献：
1. Chen T, You Y, Xie G, et al. Strategy for an Association Study of the Intestinal Microbiome and Brain Metabolome Across the Lifespan of Rats. Anal Chem. 2018;90(4):2475-2483. doi:10.1021/acs.analchem.7b02859
2. Zhang X, Yang Y, Su J, et al. Age-related compositional changes and correlations of gut microbiome, serum metabolome, and immune factor in rats. Geroscience. 2021;43(2):709-725. doi:10.1007/s11357-020-00188-y
《代谢组-肠道菌相关性分析策略》
代谢组与肠道菌的相互作用对人体健康意义重大，科学的相关性分析策略是揭示二者关系的关键。本报告从组学数据相关分析基础入手，汇总实战中常见问题，结合案例解读，为研究人员提供系统的代谢组 - 肠道菌相关性分析思路与方法，助力高效开展相关研究。
参考文献：
1. Liang D, Li M, Wei R, et al. Strategy for Intercorrelation Identification between Metabolome and Microbiome. Anal Chem. 2019;91(22):14424-14432. doi:10.1021/acs.analchem.9b02948
2. Li Y, Zheng X, Liang D, Zhao A, Jia W, Chen T. MCEE 2.0: more options and enhanced performance. Anal Bioanal Chem. 2019;411(20):5089-5098.
3. Li Y, Li M, Jia W, Ni Y, Chen T. MCEE: a data preprocessing approach for metabolic confounding effect elimination. Anal Bioanal Chem. 2018;410(11):2689-2699. doi:10.1007/s00216-018-0947-4
4. Chen T, You Y, Xie G, et al. Strategy for an Association Study of the Intestinal Microbiome and Brain Metabolome Across the Lifespan of Rats. Anal Chem. 2018;90(4):2475-2483. doi:10.1021/acs.analchem.7b02859
5. Li M, Wang B, Zhang M, et al. Symbiotic gut microbes modulate human metabolic phenotypes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(6):2117-2122.
6. Wan Y, Wang F, Yuan J, et al. Effects of dietary fat on gut microbiota and faecal metabolites, and their relationship with cardiometabolic risk factors: a 6-month randomised controlled-feeding trial. Gut. 2019;68(8):1417-1429.
7. Zheng X, Huang F, Zhao A, et al. Bile acid is a significant host factor shaping the gut microbiome of diet-induced obese mice. BMC Biol. 2017;15(1):120. Published 2017 Dec 14. doi:10.1186/s12915-017-0462-7
《新型液质技术在靶向代谢组学中的应用潜力》
靶向代谢组学因高特异性、高灵敏度优势，在生命科学研究中应用广泛，而技术革新是其发展核心驱动力。本报告先介绍靶向代谢组学基础，再聚焦新型液质技术，深入探讨质谱成像在靶向代谢组学中的应用，旨在展现新型液质技术的应用潜力，为相关研究技术选择提供参考。
参考文献：
1. Wang L, Liu LF, Wang JY, et al. A strategy to identify and quantify closely related adulterant herbal materials by mass spectrometry-based partial least squares regression. Anal Chim Acta. 2017;977:28-35. doi:10.1016/j.aca.2017.04.023
2. Wang Y, Liu F, Li P, et al. An improved pseudotargeted metabolomics approach using multiple ion monitoring with time-staggered ion lists based on ultra-high performance liquid chromatography/quadrupole time-of-flight mass spectrometry. Anal Chim Acta. 2016;927:82-88. doi:10.1016/j.aca.2016.05.008
3. Pacchiarotta T, Derks RJ, Nevedomskaya E, et al. Exploratory analysis of urinary tract infection using a GC-APCI-MS platform. Analyst. 2015;140(8):2834-2841. doi:10.1039/c5an00033e
4. Hennig K, Antignac JP, Bichon E, et al. Steroid hormone profiling in human breast adipose tissue using semi-automated purification and highly sensitive determination of estrogens by GC-APCI-MS/MS. Anal Bioanal Chem. 2018;410(1):259-275. doi:10.1007/s00216-017-0717-8
5. Raro M, Portolés T, Sancho JV, et al. Mass spectrometric behavior of anabolic androgenic steroids using gas chromatography coupled to atmospheric pressure chemical ionization source. Part I: ionization. J Mass Spectrom. 2014;49(6):509-521. doi:10.1002/jms.3367
6. Fitian AI, Nelson DR, Liu C, Xu Y, Ararat M, Cabrera R. Integrated metabolomic profiling of hepatocellular carcinoma in hepatitis C cirrhosis through GC/MS and UPLC/MS-MS. Liver Int. 2014;34(9):1428-1444. doi:10.1111/liv.12541
7. Jaeger C, Hoffmann F, Schmitt CA, Lisec J. Automated Annotation and Evaluation of In-Source Mass Spectra in GC/Atmospheric Pressure Chemical Ionization-MS-Based Metabolomics. Anal Chem. 2016;88(19):9386-9390. doi:10.1021/acs.analchem.6b02743
8. Paglia G, Stocchero M, Cacciatore S, et al. Unbiased Metabolomic Investigation of Alzheimer's Disease Brain Points to Dysregulation of Mitochondrial Aspartate Metabolism. J Proteome Res. 2016;15(2):608-618. doi:10.1021/acs.jproteome.5b01020
《如何获取高质量代谢组学数据》——王洋 麦特绘谱
高质量代谢组学数据是后续分析与生物学功能阐释的基础，其获取受样本处理、检测分析等多环节影响。本报告围绕样本类型选择与保存、样品前处理方法优化、样品检测分析、数据分析及生物学功能阐释展开，针对不同研究目的给出具体操作建议，帮助研究人员掌握获取高质量代谢组学数据的关键要点。
参考文献：
1. Rinschen MM, Ivanisevic J, Giera M, Siuzdak G. Identification of bioactive metabolites using activity metabolomics. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019;20(6):353-367. doi:10.1038/s41580-019-0108-4
2. Jiang W, Qiu Y, Ni Y, Su M, Jia W, Du X. An automated data analysis pipeline for GC-TOF-MS metabonomics studies. J Proteome Res. 2010;9(11):5974-5981. doi:10.1021/pr1007703
3. Ni Y, Qiu Y, Jiang W, et al. ADAP-GC 2.0: deconvolution of coeluting metabolites from GC/TOF-MS data for metabolomics studies. Anal Chem. 2012;84(15):6619-6629. doi:10.1021/ac300898h
4. Li Y, Li M, Jia W, Ni Y, Chen T. MCEE: a data preprocessing approach for metabolic confounding effect elimination. Anal Bioanal Chem. 2018;410(11):2689-2699. doi:10.1007/s00216-018-0947-4
《代谢组学临床转化突破之路--从临床研究到临床转化》
在精准医疗发展浪潮中，代谢组学为疾病诊断、预后评估等提供新方向。然而，其从临床研究迈向临床转化仍存诸多关键问题待解。本报告聚焦代谢组学在诊断标志物研究及临床转化路径，解析临床代谢组学核心研究思路，包括前瞻性预测预后标志物等方向，并点明研究注意事项，助力推动代谢组学在临床实践中落地。
参考文献：
1. Chen T, Xie G, Wang X, et al. Serum and urine metabolite profiling reveals potential biomarkers of human hepatocellular carcinoma. Mol Cell Proteomics. 2011;10(7):M110.004945. doi:10.1074/mcp.M110.004945
2. Wang X, Wang X, Xie G, et al. Urinary metabolite variation is associated with pathological progression of the post-hepatitis B cirrhosis patients. J Proteome Res. 2012;11(7):3838-3847. doi:10.1021/pr300337s
3. Xie G, Wang X, Huang F, et al. Dysregulated hepatic bile acids collaboratively promote liver carcinogenesis. Int J Cancer. 2016;139(8):1764-1775. doi:10.1002/ijc.30219
4. Jia W, Xie G, Jia W. Bile acid-microbiota crosstalk in gastrointestinal inflammation and carcinogenesis. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2018;15(2):111-128. doi:10.1038/nrgastro.2017.119
5. Xie G, Wang X, Wei R, et al. Serum metabolite profiles are associated with the presence of advanced liver fibrosis in Chinese patients with chronic hepatitis B viral infection. BMC Med. 2020;18(1):144. Published 2020 Jun 5. doi:10.1186/s12916-020-01595-w
6. Ni Y, Zhao L, Yu H, et al. Circulating Unsaturated Fatty Acids Delineate the Metabolic Status of Obese Individuals. EBioMedicine. 2015;2(10):1513-1522. Published 2015 Sep 6. doi:10.1016/j.ebiom.2015.09.004
7. Chen WL, Wang JH, Zhao AH, et al. A distinct glucose metabolism signature of acute myeloid leukemia with prognostic value. Blood. 2014;124(10):1645-1654. doi:10.1182/blood-2014-02-554204
8. Chen WL, Wang YY, Zhao A, et al. Enhanced Fructose Utilization Mediated by SLC2A5 Is a Unique Metabolic Feature of Acute Myeloid Leukemia with Therapeutic Potential. Cancer Cell. 2016;30(5):779-791. doi:10.1016/j.ccell.2016.09.006
9. Zhang L, Wei TT, Li Y, et al. Functional Metabolomics Characterizes a Key Role for N-Acetylneuraminic Acid in Coronary Artery Diseases. Circulation. 2018;137(13):1374-1390. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.117.031139
10. Yu Z, Li J, Ren Z, et al. Switching from Fatty Acid Oxidation to Glycolysis Improves the Outcome of Acute-On-Chronic Liver Failure. Adv Sci (Weinh). 2020;7(7):1902996. Published 2020 Feb 13. doi:10.1002/advs.201902996
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学科覆盖广：讲座内容涵盖肠道菌群与宿主互作、癌症微环境调控、心血管代谢机制、神经退行性疾病分子标志物、膳食干预与健康、中药多组学整合分析、畜牧微生物组应用等热点方向。
技术前沿性强：分享多组学联合分析、同位素示踪代谢流技术、代谢网络建模、临床转化研究等创新方法学。
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