干货 | 浅谈代谢组学常用数据库类型

Posted 2021-04-29 迈维代谢MetWare

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代谢组是指某一生物或细胞、组织在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物的集合，主要是指分子量小于1000 Da的内源性小分子。

根据不同的理化属性可以将代谢组学所包含的物质主要分为氨基酸类(amino acid)、肽类(peptide)、碳水化合物类(carbohydrate)、能量类(energy)、脂类(lipid)、核苷酸(nucleotide)、维生素和辅助因子(cofactors andvitamins)及外源化合物（xenobiotics)。

面对种类如此繁多复杂的物质，代谢物鉴定成为代谢组学研究的重点，也是目前最主要的技术瓶颈。代谢物的鉴定高度依赖于代谢物标准品库，今天小编就主要介绍下代谢组学常用数据库。

 HMDB

HMDB即人类代谢组数据库（ http://www.hmdb.ca/）于2007年首次发布，目前是世界上最大、最全面的特定生物体代谢组学数据库。该数据库包含或链接三种数据：化学数据、临床数据和分子生物学/生物化学数据。数据库中含有114162个代谢物条目，包括水溶性和脂溶性代谢物，以及被视为丰富（> 1 uM）或相对稀有（<1 nM）的代谢物，涉及25770个代谢途径、18192个代谢反应。

 METLIN

 

METLIN（https://metlin.scripps.edu/）起源于表征已知代谢物的数据库，目前已扩展为用于鉴定已知和未知代谢物及其他化学实体的技术平台。该数据库超过一百万个分子，包括脂质、氨基酸、碳水化合物、毒素、小肽和天然产物等。METLIN的高分辨率串联质谱（MS/MS）数据库来自于标准品及其标记的稳定同位素类似物生成的数据，在鉴定代谢物过程中起着关键作用。并且METLIN可通过MS/MS数据和片段相似度搜索功能识别未知代谢物。

 MassBank

 

MassBank（http://www.massbank.jp/）,一个高质量质谱数据库，旨在公开分享从代谢物的化学标准品得到的质谱图以方便用户进行代谢物的鉴定。MassBank包含了代谢物的质谱信息以及采集情况，这些信息来自于不同的质谱仪设置，包括不同的电离技术例如ESI（60%）、EI（31%）、CI（2%）、APCI（1.6%）以及MALDI。

 MetaboLights

            

MetaboLights（https://www.ebi.ac.uk/metabolights/）是代谢组学实验和衍生物信息的数据库。该数据库包含了不同物种、不同技术的数据，涵盖了代谢物结构、参考光谱、生物学作用、位置和浓度，以及代谢实验数据。

  Metabolomics Workbench

Metabolomics Workbench数据库（www.metabolomicsworkbench.org/）跨各种物种、实验平台、代谢物标准品、代谢物结构和其它资源。它提供了一个计算平台，可以集成、分析、跟踪、存放和传播来自各种代谢组学研究的大量异构数据，包括质谱（MS）和核磁共振谱（NMR）数据，涵盖20多种不同物种，主要类别包括人类、哺乳动物、植物、昆虫、无脊椎动物和微生物。此外，还提供了一系列基于MS和NMR的代谢物类别、样品类型研究方案，以及代谢物结构数据库。

  KEGG

KEGG数据库（https://www.genome.jp/kegg/ligand.html）是京都基因及基因组百科全书，在分子和更高水平上为基因和基因组分配功能性含义是KEGG数据库项目的主要目标。全书收录了生物的所有代谢物的代谢途径，支持对代谢网络的搜寻及代谢途径的映射。与代谢组学相关性大的几个模块包括：KEGG PATHWAY , KEGG DISEASA ,KEGG COMPOUND , KEGG REACTION。

此外，还有其他许多个性化的代谢物数据库及相关软件，包括Reactome、Cyc databases、Lipid Maps、PubChem、LMDB等等。而迈维代谢针对植物、动物建立专属代谢物数据库，涵盖氨基酸、脂质、核苷酸、碳水化合物、维生素和辅助因子、激素等，包含代谢物结构、色谱数据、质谱数据等，旨在更专业的通过代谢组学解决生物学问题。

参考文献

1. Kanehisa,M., Furumichi,M., Tanabe,M., Sato,Y. and Morishima,K. KEGG: new perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 2017,  45, D353–D361.

2. Carlos Guijas, J. Rafael Montenegro-Burke, Xavier Domingo-Almenara, et al. METLIN: A Technology Platform for Identifying Knowns and Unknowns. Anal Chem. 2018, 06; 90(5): 3156–3164.

3. Sud,M., Fahy,E., Cotter,D., et al. Metabolomics Workbench: an international repository for metabolomics data and metadata, metabolite standards, protocols, tutorials and training, and analysis tools. Nucleic Acids Res, 2016, 44, D463–D470.

4. Kale,N.S., Haug,K., Conesa,P., et al. MetaboLights: an open-access database repository for metabolomics data. Curr. Protoc. Bioinformatics. 2016, 53, 14.13.1–14.13.18.

5. David S. Wishart , Yannick Djoumbou Feunang, Ana Marcu1, et al. HMDB 4.0: the human metabolome database for 2018. Nucleic Acids Research. 2018, 46, D608–D617.

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