代谢组学医学应用篇（下）——脂质组学的“三步法”套路

氧化锌（ZnO）颗粒和纳米颗粒是一种在生物医学，环境和高科技应用中广泛使用的工程材料。随着含ZnO产品消耗量的快速增长，更多来自产品的ZnO颗粒将会产生并且释放到环境中。急性吸入ZnO颗粒会引起烟尘热，流感样综合症、呼吸道损伤等等。文章作者之前研究发现大鼠吸入ZnO颗粒后会引起一些代谢物的变化，主要是跟能量代谢、细胞抗氧化、DNA修复和细胞膜构成有关的一些代谢物。但是因为采用的是核磁NMR技术，选择性和灵敏度受限，仅显示了脂质亚类水平的变化，而脂质分子水平的变化无从得知。因此，作者决定采用了基于质谱技术的脂质组学平台，进一步研究脂质分子的变化和相关的毒性机制。

文献小笔记

LC-MS-based lipidomics to examine acute rat pulmonary responses after nano- and fine-sized ZnO particle inhalation exposure

基于LC-MS的脂质组学用于检查大鼠吸入纳米和微米颗粒的氧化锌后引起的急性肺部反应

Nanotoxicology 2018  IF=6.43

肺组织

脂质组学技术

实验设计

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作者采用的是最简单的case-control的设计。实验组采用35 nm和250nm两种不同颗粒大小、低中高三种浓度处理大鼠，一共6组。每组6只。对照组采用HEPA过滤之后的空气处理，同样也包括6个组，每组4只。

在ZnO颗粒处理大鼠之前，作者对35nm和250nm两种不同大小、低中高三种浓度的ZnO颗粒的性质进行评价，包括颗粒的直径、表面积、浓度等内容。具体信息如下：

样本收集

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采用大鼠的肺组织进行分析。ZnO颗粒或空气处理大鼠6个小时之后再饲养24小时。然后处死大鼠，取肺组织，-80度保存用于脂质组学分析。

脂质组学分析

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对大鼠肺组织进行脂质组分析，一共检测到102种包含磷酸胆碱的脂质分子（phosphorylcholine-containinglipids，PC-CLs），包含10种lyso-PCs，36种diacyl-PCs，5种O-PCs，7种P-PCs，13种SMs，18种部分结构鉴定到的PCs，6种部分结构鉴定到的SMs，5种完全没有鉴定到的PCs和2种完全没有鉴定到的SMs。

多维统计分析

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（1）PCA分析

为了研究ZnO颗粒对大鼠肺组织PC-CLs这一类脂质的影响，作者对检测的脂质分子进行了PCA分析。从PCA分析的结果可以看出所有250nm ZnO颗粒处理过的实验组以及35nm 高浓度ZnO颗粒处理过的实验组都聚集在PC2的正方向上，而对照组和35nm 低浓度、中浓度ZnO颗粒处理过的实验组则聚集在PC2的负方向。

（2）PLS-DA分析

为了进一步验证ZnO颗粒处理组和对照组之间的差异，作者进行了PLS-DA分析。从PLS-DA分析的结果可以看出所有250nmZnO颗粒处理过的实验组以及35nm 高浓度ZnO颗粒处理过的实验组与对照组和35nm 低浓度、中浓度ZnO颗粒处理过的实验组能够完全区分开。PLS-DA分析的结论和PCA分析的结论一致。

筛选差异脂质分子

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对检测到的脂质分子，进行差异物的筛选。根据PLS-DA模型的VIP值筛选到了48个VIP>1的脂质分子，单维统计分析Mann–Whitney U-test筛选到了36个q<0.1的脂质分子。满足VIP>1, q<0.1的显著性差异物只有4个，其中PC(16:0/16:2)+PC(O-17:1/16:1)的结构鉴定不完全，所以不能做后续标志物的筛选。因此作者后续对PC(16:0/15:0)，PC(18:0/18:1),PC(P-16:1/20:3)这3种脂质分子做了进一步的分析。

ROC分析

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为了进一步筛选潜在的诊断标志物，作者对筛选到的3个显著性差异脂质分子进行ROC分析。从ROC分析的结果可以看出，PC(18:0/18:1)具有非常良好的诊断效果（AUC=0.835）。

与传统biomarker比较

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为了评价筛选到的潜在诊断标志物PC(18:0/18:1)与传统的biomarker之间的关系，作者做了相关性分析。从分析结果可以看出，PC(18:0/18:1)与跟评价肺部炎症、损伤的5相指标都呈显著性负相关（(p<0.01），与肺部炎症biomarker的相关性更强。

结论

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作者通过VIP>1,q<0.01的筛选条件从102个鉴定到的脂质分子中筛选到了3个显著性差异的脂质分子，并进一步通过ROC分析筛选到了可以作为潜在诊断标志物的PC(18:0/18:1)，用于区分吸入ZnO颗粒的实验组和对照组。作者推测吸入ZnO颗粒后引起变化的这些脂质可能是参与了炎症反应。

研究套路总结

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这篇文章的研究套路比较简单，也是最经典的一种研究套路，小编将它称为“三步法”套路。总结起来就是对实验组和对照组进行脂质组学分析，然后筛选差异物，最后进行ROC分析。

文章延伸

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作者在文章中提到了后期会再去做验证。目前脂质组学技术还比较新颖，不需要对筛选到的差异脂质做验证也是可以发文章，但是在条件允许的情况下，可以考虑做个验证哦。

文献推荐

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① Lipidome as a predictive tool in progression to type 2 diabetes inFinnish men.Metabolism 2018; IF=5.78 糖尿病早期诊断标志物筛选

② An Unbiased Lipidomics Approach Identifies Early Second Trimester LipidsPredictive of Maternal Glycemic Traits and Gestational Diabetes Mellitus. Diabetes Care 2016; IF=11.86 妊娠期糖尿病早期诊断标志物的筛选

③ Lipidomicsprofiling and risk of cardiovascular disease in the prospectivepopulation-based Bruneck study. Circulation 2014; IF=14.9 动脉粥样硬化早期诊断标志物的筛选