金秋送爽，正是求知好時節！恰逢繪譜學堂六周年，與您共啟學術新篇章。六載深耕，繪譜學堂始終致力于搭建高水平的學術交流平臺，已成功舉辦70+場線上專題學術講座，誠摯感謝70+位嘉賓和科研同仁們的一路同行！繪譜學堂六年來秉持 “技術前沿性、機制深度性、功能驗證性、轉化實用性”，特邀70+位在國際權威期刊發表原創高分論文的第一/通訊作者進行線上分享，全面解鎖肝病、糖尿病與肥胖、飲食、神經退行性疾病、消化性疾病、腫瘤、中醫藥等多種疾病研究方向的奧秘，學術干貨滿滿哦！
六周年特別回饋
我們系統梳理了往期繪譜學堂的課程內容，精心為大家準備了專題課程合輯大禮包，非酒精性脂肪肝、糖尿病/肥胖、腫瘤/癌癥、消化道疾病、神經系統疾病、中醫藥研究、脂質組與脂肪酸、代謝流實驗設計與應用、代謝組學數據獲取與應用九大專題，全方位滿足不同研究方向的需求，為各位研究者們獻上一份學術厚禮，開啟您的 “精準學術充電” 之旅吧！
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活動時間
7月1日至9月30日，內容豐厚，機會難得，千萬不要錯過！
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代謝組學數據獲取與應用專題內容回顧
在精準診療需求下，代謝組學正成為破解臨床難題的關鍵力量：它像 “鑰匙” 助力疾病診斷與預后評估，通過明確轉化路徑推動成果落地；能解鎖腸道菌群與代謝組的 “對話密碼”，依托專業分析方法與策略，為疾病機制研究和干預方案提供方向；搭配新型液質技術這一 “敏銳裝備”，更讓靶向代謝組學的臨床檢測精準高效。而高質量數據是這一切的 “基石”，從樣本處理到檢測分析的科學把控，為代謝組學臨床應用的準確性保駕護航，全方位為疾病診療注入新動能。
《腸道菌群和代謝組學數據常用關聯分析方法介紹 》——陳天璐 上海市第六人民醫院
腸道菌群與代謝組學的關聯研究是生命科學領域熱點，可靠的分析方法是挖掘二者潛在聯系的關鍵。本報告系統梳理腸道菌群和代謝組學數據關聯分析的常用方法，闡釋原理、關聯及特點，還將介紹新研發的3MCor和GRaMM方法，通過應用實例說明方法配合使用策略，為相關研究提供方法學指導。
參考文獻：
1. Chen T, You Y, Xie G, et al. Strategy for an Association Study of the Intestinal Microbiome and Brain Metabolome Across the Lifespan of Rats. Anal Chem. 2018;90(4):2475-2483. doi:10.1021/acs.analchem.7b02859
2. Zhang X, Yang Y, Su J, et al. Age-related compositional changes and correlations of gut microbiome, serum metabolome, and immune factor in rats. Geroscience. 2021;43(2):709-725. doi:10.1007/s11357-020-00188-y
《代謝組-腸道菌相關性分析策略》
代謝組與腸道菌的相互作用對人體健康意義重大，科學的相關性分析策略是揭示二者關系的關鍵。本報告從組學數據相關分析基礎入手，匯總實戰中常見問題，結合案例解讀，為研究人員提供系統的代謝組 - 腸道菌相關性分析思路與方法，助力高效開展相關研究。
參考文獻：
1. Liang D, Li M, Wei R, et al. Strategy for Intercorrelation Identification between Metabolome and Microbiome. Anal Chem. 2019;91(22):14424-14432. doi:10.1021/acs.analchem.9b02948
2. Li Y, Zheng X, Liang D, Zhao A, Jia W, Chen T. MCEE 2.0: more options and enhanced performance. Anal Bioanal Chem. 2019;411(20):5089-5098.
3. Li Y, Li M, Jia W, Ni Y, Chen T. MCEE: a data preprocessing approach for metabolic confounding effect elimination. Anal Bioanal Chem. 2018;410(11):2689-2699. doi:10.1007/s00216-018-0947-4
4. Chen T, You Y, Xie G, et al. Strategy for an Association Study of the Intestinal Microbiome and Brain Metabolome Across the Lifespan of Rats. Anal Chem. 2018;90(4):2475-2483. doi:10.1021/acs.analchem.7b02859
5. Li M, Wang B, Zhang M, et al. Symbiotic gut microbes modulate human metabolic phenotypes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(6):2117-2122.
6. Wan Y, Wang F, Yuan J, et al. Effects of dietary fat on gut microbiota and faecal metabolites, and their relationship with cardiometabolic risk factors: a 6-month randomised controlled-feeding trial. Gut. 2019;68(8):1417-1429.
7. Zheng X, Huang F, Zhao A, et al. Bile acid is a significant host factor shaping the gut microbiome of diet-induced obese mice. BMC Biol. 2017;15(1):120. Published 2017 Dec 14. doi:10.1186/s12915-017-0462-7
《新型液質技術在靶向代謝組學中的應用潛力》
靶向代謝組學因高特異性、高靈敏度優勢，在生命科學研究中應用廣泛，而技術革新是其發展核心驅動力。本報告先介紹靶向代謝組學基礎，再聚焦新型液質技術，深入探討質譜成像在靶向代謝組學中的應用，旨在展現新型液質技術的應用潛力，為相關研究技術選擇提供參考。
參考文獻：
1. Wang L, Liu LF, Wang JY, et al. A strategy to identify and quantify closely related adulterant herbal materials by mass spectrometry-based partial least squares regression. Anal Chim Acta. 2017;977:28-35. doi:10.1016/j.aca.2017.04.023
2. Wang Y, Liu F, Li P, et al. An improved pseudotargeted metabolomics approach using multiple ion monitoring with time-staggered ion lists based on ultra-high performance liquid chromatography/quadrupole time-of-flight mass spectrometry. Anal Chim Acta. 2016;927:82-88. doi:10.1016/j.aca.2016.05.008
3. Pacchiarotta T, Derks RJ, Nevedomskaya E, et al. Exploratory analysis of urinary tract infection using a GC-APCI-MS platform. Analyst. 2015;140(8):2834-2841. doi:10.1039/c5an00033e
4. Hennig K, Antignac JP, Bichon E, et al. Steroid hormone profiling in human breast adipose tissue using semi-automated purification and highly sensitive determination of estrogens by GC-APCI-MS/MS. Anal Bioanal Chem. 2018;410(1):259-275. doi:10.1007/s00216-017-0717-8
5. Raro M, Portolés T, Sancho JV, et al. Mass spectrometric behavior of anabolic androgenic steroids using gas chromatography coupled to atmospheric pressure chemical ionization source. Part I: ionization. J Mass Spectrom. 2014;49(6):509-521. doi:10.1002/jms.3367
6. Fitian AI, Nelson DR, Liu C, Xu Y, Ararat M, Cabrera R. Integrated metabolomic profiling of hepatocellular carcinoma in hepatitis C cirrhosis through GC/MS and UPLC/MS-MS. Liver Int. 2014;34(9):1428-1444. doi:10.1111/liv.12541
7. Jaeger C, Hoffmann F, Schmitt CA, Lisec J. Automated Annotation and Evaluation of In-Source Mass Spectra in GC/Atmospheric Pressure Chemical Ionization-MS-Based Metabolomics. Anal Chem. 2016;88(19):9386-9390. doi:10.1021/acs.analchem.6b02743
8. Paglia G, Stocchero M, Cacciatore S, et al. Unbiased Metabolomic Investigation of Alzheimer's Disease Brain Points to Dysregulation of Mitochondrial Aspartate Metabolism. J Proteome Res. 2016;15(2):608-618. doi:10.1021/acs.jproteome.5b01020
《如何獲取高質量代謝組學數據》——王洋 麥特繪譜
高質量代謝組學數據是后續分析與生物學功能闡釋的基礎，其獲取受樣本處理、檢測分析等多環節影響。本報告圍繞樣本類型選擇與保存、樣品前處理方法優化、樣品檢測分析、數據分析及生物學功能闡釋展開，針對不同研究目的給出具體操作建議，幫助研究人員掌握獲取高質量代謝組學數據的關鍵要點。
參考文獻：
1. Rinschen MM, Ivanisevic J, Giera M, Siuzdak G. Identification of bioactive metabolites using activity metabolomics. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019;20(6):353-367. doi:10.1038/s41580-019-0108-4
2. Jiang W, Qiu Y, Ni Y, Su M, Jia W, Du X. An automated data analysis pipeline for GC-TOF-MS metabonomics studies. J Proteome Res. 2010;9(11):5974-5981. doi:10.1021/pr1007703
3. Ni Y, Qiu Y, Jiang W, et al. ADAP-GC 2.0: deconvolution of coeluting metabolites from GC/TOF-MS data for metabolomics studies. Anal Chem. 2012;84(15):6619-6629. doi:10.1021/ac300898h
4. Li Y, Li M, Jia W, Ni Y, Chen T. MCEE: a data preprocessing approach for metabolic confounding effect elimination. Anal Bioanal Chem. 2018;410(11):2689-2699. doi:10.1007/s00216-018-0947-4
《代謝組學臨床轉化突破之路--從臨床研究到臨床轉化》
在精準醫療發展浪潮中，代謝組學為疾病診斷、預后評估等提供新方向。然而，其從臨床研究邁向臨床轉化仍存諸多關鍵問題待解。本報告聚焦代謝組學在診斷標志物研究及臨床轉化路徑，解析臨床代謝組學核心研究思路，包括前瞻性預測預后標志物等方向，并點明研究注意事項，助力推動代謝組學在臨床實踐中落地。
參考文獻：
1. Chen T, Xie G, Wang X, et al. Serum and urine metabolite profiling reveals potential biomarkers of human hepatocellular carcinoma. Mol Cell Proteomics. 2011;10(7):M110.004945. doi:10.1074/mcp.M110.004945
2. Wang X, Wang X, Xie G, et al. Urinary metabolite variation is associated with pathological progression of the post-hepatitis B cirrhosis patients. J Proteome Res. 2012;11(7):3838-3847. doi:10.1021/pr300337s
3. Xie G, Wang X, Huang F, et al. Dysregulated hepatic bile acids collaboratively promote liver carcinogenesis. Int J Cancer. 2016;139(8):1764-1775. doi:10.1002/ijc.30219
4. Jia W, Xie G, Jia W. Bile acid-microbiota crosstalk in gastrointestinal inflammation and carcinogenesis. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2018;15(2):111-128. doi:10.1038/nrgastro.2017.119
5. Xie G, Wang X, Wei R, et al. Serum metabolite profiles are associated with the presence of advanced liver fibrosis in Chinese patients with chronic hepatitis B viral infection. BMC Med. 2020;18(1):144. Published 2020 Jun 5. doi:10.1186/s12916-020-01595-w
6. Ni Y, Zhao L, Yu H, et al. Circulating Unsaturated Fatty Acids Delineate the Metabolic Status of Obese Individuals. EBioMedicine. 2015;2(10):1513-1522. Published 2015 Sep 6. doi:10.1016/j.ebiom.2015.09.004
7. Chen WL, Wang JH, Zhao AH, et al. A distinct glucose metabolism signature of acute myeloid leukemia with prognostic value. Blood. 2014;124(10):1645-1654. doi:10.1182/blood-2014-02-554204
8. Chen WL, Wang YY, Zhao A, et al. Enhanced Fructose Utilization Mediated by SLC2A5 Is a Unique Metabolic Feature of Acute Myeloid Leukemia with Therapeutic Potential. Cancer Cell. 2016;30(5):779-791. doi:10.1016/j.ccell.2016.09.006
9. Zhang L, Wei TT, Li Y, et al. Functional Metabolomics Characterizes a Key Role for N-Acetylneuraminic Acid in Coronary Artery Diseases. Circulation. 2018;137(13):1374-1390. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.117.031139
10. Yu Z, Li J, Ren Z, et al. Switching from Fatty Acid Oxidation to Glycolysis Improves the Outcome of Acute-On-Chronic Liver Failure. Adv Sci (Weinh). 2020;7(7):1902996. Published 2020 Feb 13. doi:10.1002/advs.201902996
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學科覆蓋廣：講座內容涵蓋腸道菌群與宿主互作、癌癥微環境調控、心血管代謝機制、神經退行性疾病分子標志物、膳食干預與健康、中藥多組學整合分析、畜牧微生物組應用等熱點方向。
技術前沿性強：分享多組學聯合分析、同位素示蹤代謝流技術、代謝網絡建模、臨床轉化研究等創新方法學。
實用價值高：從基礎機制探索到轉化醫學應用，助力研究者提升課題設計能力與數據分析水平。