基于UPLC-Q/TOF MS技术的痛风患者血清代谢组学研究

采用超高效液相色谱-飞行时间质谱联用技术（UPLC-Q/TOF MS）对恩施土家族苗族自治州60例健康志愿者（对照组）和65例痛风患者（痛风组）的血清样本建立代谢图谱,基于主成分分析及正交偏最小二乘判别分析对所得数据进行模式识别,并结合变量权重投影分析及火山图筛选出痛风患者的血清代谢标志物。通过数据分析和数据库检索,共筛选出63种差异代谢物,其中27种代谢物显著上调（P <0.05）,36种代谢物显著下调（P <0.05）,主要包括甘油磷脂类、氨基酸类及胆碱等成分。首先,对以上差异代谢物进行受试者工作特征曲线（ROC）分析,其中曲线下面积（AUC）大于0.8的14种代谢物是诊断效能较好的代谢物;然后对筛选的63种差异代谢物进行代谢通路富集分析,以Impact> 0.1且P <0.05为标准,得到影响最大的代谢通路主要有甘油磷脂代谢、醚性脂质代谢、亚油酸代谢、半胱氨酸和蛋氨酸代谢、花生四烯酸代谢及戊糖和葡萄醛酸的互相转化等。综上,痛风患者和健康对照人群的血清代谢水平有明显差异,差异代谢物的鉴定为痛风的发病机制和早期筛查提供了实验依据。