[发明专利]基于代谢组学表征颗粒物暴露肺代谢异常标志物筛选的小鼠模型构建方法

说明书

本发明公开了一种基于代谢组学表征颗粒物暴露肺代谢异常标志物筛选的小鼠模型构建方法，其包括如下步骤：S1、对受试小鼠进行PM2.5颗粒的气管滴注，实验周期结束后，收集受试小鼠的肺组织；S2、提取所述对肺组织的代谢物，并利用所述代谢物获得LC‑MS的数据；S3、运用Commonpound Discover软件对所述LC‑MS数据进行离子提取鉴定，再用统计学的方法，对提取结果进行数据处理与模式识别，寻找出PM2.5样品暴露小鼠肺组织代谢组学的生物标志物；S4、运用代谢组学相关数据库和分析软件，构建生物标志物的代谢通路并进行分析。本发明为PM2.5暴露所产生的效应标志物的筛选、评价和应用提供代谢组学方法思路。

技术领域

本发明涉及一种基于代谢组学表征颗粒物暴露肺代谢异常标志物筛选的小鼠模型构建方法，属于代谢组学分析技术领域。

背景技术

大气污染所引发的健康风险越来越受人们关注，不同粒径的颗粒物会引发不同的健康风险。空气动力学直径≤2.5μm的细颗粒物被称为PM2.5，近年来备受人们关注。由于PM2.5粒径小，比表面积大，更容易进入肺泡并停留在肺部深处不易被排除，因此对人们健康影响更大。肺是PM2.5暴露的主要靶器官之一，会造成严重的肺损伤，增加哮喘和呼吸道炎症的发病率，流行病学资料表明PM2.5暴露与肺癌的发生有较强的相关性。如加拿大和美国科学家经过长期的研究发现，长期的PM2.5暴露会增加肺癌的发病率，浓度每增10μg/m³，肺癌死亡率增加8％。因此，肺疾病的早期筛查显得尤为重要，探索和建立一种快速、敏感性高的诊断技术迫切需要。

代谢组学是继基因组学、蛋白组学之后发展起来的一种全新组学技术，是系统生物学的重要组成部分，利用高分离率、高灵敏度、低检测限的LC-MS等先进仪器，通过比较不同生理状态下生物体内内源性小分子的代谢图谱信息变化，通过信息提取，数学降维(PCA、OPLS-DA等)等方法，识别颗粒物暴露后引发肺部代谢紊乱的关键生物标志物，为肺疾病的早期诊断提供帮助。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供了基于网络分析的血清代谢组学分析方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明提供了一种基于代谢组学表征颗粒物暴露肺代谢异常标志物筛选的小鼠模型构建方法，其包括如下步骤：

S1、对受试小鼠进行PM2.5颗粒的气管滴注，实验周期结束后，收集受试小鼠的肺组织；

S2、提取所述对肺组织的代谢物，并利用所述代谢物获得LC-MS的数据；

S3、运用Commonpound Discover软件对所述LC-MS数据进行离子提取鉴定，再用统计学的方法，对提取结果进行数据处理与模式识别，寻找出PM2.5样品暴露小鼠肺组织代谢组学的生物标志物；

S4、运用代谢组学相关数据库和分析软件，构建生物标志物的代谢通路并进行分析。

作为优选方案，步骤S1中，受试小鼠的暴露剂量为：小鼠气管滴注体积均为60μL，空白组为滴注等体积的生理盐水，低剂量暴露组PM2.5浓度为25μg/只/次，高剂量暴露组PM2.5浓度为150μg/只/次。

作为优选方案，步骤S1中，PM2.5配制均按照每只小鼠PM2.5暴露量混合在60μL的生理盐水中，每次滴注之前均震荡混匀。

作为优选方案，步骤S1中，小鼠气管滴注采用医用Y型留置针，型号：26G。

作为优选方案，步骤S2中，质量控制样本平行地穿插在整个分析过程中，用于评价整个分析过程的重复性。