[发明专利]一种基于代谢组学表征烟气暴露生物效应的试验方法在审

专利信息
申请号: 201710079263.X 申请日: 2017-02-14
公开(公告)号: CN106814164A 公开(公告)日: 2017-06-09
发明(设计)人: 蔡继宝;罗国安;苏加坤;谢媛媛;郭磊;王义明;罗娟敏 申请(专利权)人: 江西中烟工业有限责任公司
主分类号: G01N33/00 分类号: G01N33/00;G01N30/02;G01N30/06;G01N24/08
代理公司: 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙)11357 代理人: 刘洪勋
地址: 330029 江西*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 代谢 表征 烟气 暴露 生物 效应 试验 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于烟气暴露生物效应的研究技术领域,尤其涉及一种基于代谢组学表征烟气暴露生物效应的试验方法。

背景技术

烟草是茄科植物烟草Nicotianatabacum L.的全草。卷烟在燃烧过程中形成的多环芳烃(PAHs)和自由基,其中多环芳烃是烟气中数量最多同时也是最为主要的致癌物;而自由基一方面在高温条件下可转化为多环芳烃,另一方面自由基也是机体造成氧化损伤引起各种疾病的重要原因,甚至引发癌症。随着吸烟与健康问题的日益突出,烟草减害技术的研究已成为国际烟草界研究的热点。同时,积极改进卷烟产品及生产工艺,最大限度地降低吸烟对人体的伤害,也是烟草行业对消费者应用的负责态度。我国科技人员将天然本草与卷烟进行结合,研究表明,天然本草添加烟可降低卷烟燃烧时所产生的多环芳烃和自由基的含量。那么,如何表征烟气暴露对生物体的影响也成为近年来研究的热点。

代谢组学是继基因组学、转录组学及蛋白质组学之后,/系统生物学又一重要组成部分。基因组学和蛋白质组学关注生物体在基因和蛋白质水平的变化,而代谢组学使用质谱及核磁共振仪(NMR)等高通量化学分析技术对细胞、组织或生物体内的小分子量代谢产物(往往分子量在1000Da以下)进行检测,观察生物体系受到外界影响后期代谢产物的质和量的动态变化,从整体角度评价生物体代谢状态的波动, 从而更深刻地理解生命过程。这些小分子代谢产物能够反映细胞状态、是连接基因与表型的桥梁。代谢组学主要的研究平台有核磁共振和色谱及质谱联用技术。而色谱及质谱联用技术主要包括气相色谱-质谱联用及液相色谱-质谱联用。通过联合色谱和质谱的分离能力,使得该平台具有较高的分辨率;此外,气相色谱具有较成熟的标准谱图数据库,可实现对小分子代谢产物的快速鉴定。液相色谱-质谱联用技术是代谢组学研究领域中普遍采用的样品分析技术之一,具有灵敏度高、普适性好、分辨率高、选择性高、可提供样品结构信息等优点。

由于代谢组学主要表征生物体内源性代谢物的整体及其受内在或外在因素影响的科学,其广泛的应用已深入到生物代谢、疾病诊断、和药物整体药效毒性等研究领域。但目前关于代谢组学用于表征烟气暴露所产生的生物效应还未见报道。

发明内容

本发明的目在于提供基于代谢组学表征烟气暴露生物效应的试验方法,旨在研究基于整体效应角度表征烟气下对实验动物内源性代谢物的改变。

本发明采用的技术方案是:

一种基于代谢组学表征烟气暴露生物效应的试验方法,该试验方法采用代谢组学分析方法,通过对与烟气暴露产生生物效应相关的生物标志物组在不同给药组群间的变化来表征实验动物置于烟气暴露环境中生物应答反应。

该方法具体包括以下步骤:

1)、将试验动物置于烟气暴露装置,建立烟气暴露实验动物模型;

以正常动物作为空白组,以烟气暴露环境下实验动物作为烟气暴露组,烟气暴露组实验动物可给予不同类型卷烟烟气,以某品牌不添加天然本草的卷烟为对照组,该品牌天然本草添加卷烟为实验组;

2)、烟气暴露一定时间收集各组试验动物的血浆、血清、尿液、肺等组织生物样本制备生物样本;

3)、生物样本的代谢指纹谱的获取;

将制备的生物样本,对其内源性代谢物进行分析,获取其代谢指纹谱;4)、数据处理与模式识别分析,获取代谢生物标志物组;

采用模式识别技术比较空白组与不同烟气暴露组代谢指纹图谱的异同;对空白组与选定烟气暴露组的代谢轮廓分析数据进行多元统计分析,获取差异内源代谢物,构成代谢生物标志物组;

5)、计算各代谢生物标志物组在不同烟气暴露实验动物组中与空白组的相似度,或对差异性内源代谢物做多元统计分析,或采用SPSS软件进行统计分析,考察烟气暴露对实验动物内源性代谢的影响;

6)、根据相似度计算结果或多元统计分析结果或数据统计分析结果,以不同烟气暴露组接近或远离空白组的程度,评价确定不同烟气暴露对实验动物内源性代谢物的影响。

所述步骤3)中对其内源性代谢物进行分析的方法为液相色谱-质谱联用技术、气相色谱-质谱联用技术或核磁共振波谱技术。

所述多元统计分析可采用主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)。

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