मेटाबोलॉमिक्स: Difference between revisions

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जीव विज्ञान की केंद्रीय सिद्धांत डीएनए से फेनोटाइप तक सूचना के प्रवाह को दर्शाती है। जीनोमिक्स से लेकर मेटाबोलॉमिक्स तक, प्रत्येक स्टेप के साथ संबंधित प्रणाली बायोलॉजी टूल जुड़ा हुआ है।

मेटाबोलोमिक्स मेटाबोलाइट्स छोटे अणु सब्सट्रेट्स, मध्यवर्ती और सेल उपापचय के उत्पादों से जुड़ी रासायनिक प्रक्रियाओं का वैज्ञानिक अध्ययन है। विशेष रूप से मेटाबोलॉमिक्स अद्वितीय रासायनिक उंगलियों के निशान का व्यवस्थित अध्ययन है जो विशिष्ट सेलुलर प्रक्रियाएं पीछे छोड़ती हैं, उनके छोटे-अणु मेटाबोलाइट प्रोफाइल का अध्ययन^[1] उपापचय जैविक कोशिका, ऊतक, अंग या जीव में मेटाबोलाइट्स के पूरे सेट का प्रतिनिधित्व करता है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के अंतिम उत्पाद हैं।^[2] मैसेंजर आरएनए (एमआरएनए), जीन एक्सप्रेशन डेटा और प्रोटिओमिक्स विश्लेषण से कोशिका में उत्पादित होने वाले जीन उत्पाद के सेट का पता चलता है, डेटा जो सेलुलर कार्य के विधि का प्रतिनिधित्व करता है। इसके विपरीत, मेटाबॉलिक प्रोफाइलिंग उस कोशिका के निकाय क्रिया विज्ञान का तात्कालिक स्नैपशॉट दे सकती है,^[3] और इस प्रकार, मेटाबोलॉमिक्स किसी जीव की शारीरिक स्थिति का प्रत्यक्ष कार्यात्मक रीडआउट प्रदान करता है।^[4] मेटाबोलोम और अन्य सेलुलर एन्सेम्बल (जीनोम, ट्रांस्क्रिप्टोम , प्रोटीओम और लिपिडोम) के मध्य वास्तव में मात्रात्मक सहसंबंध हैं, जिनका उपयोग जैविक नमूनों में मेटाबोलाइट प्रचुरता की पूर्वानुमान करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए एमआरएनए प्रचुरता।^[5] प्रणाली जीव विज्ञान की अंतिम चुनौतियों में से सेलुलर बायोलॉजी की उत्तम समझ प्रदान करने के लिए अन्य सभी ओमिक्स या -ओमिक्स जानकारी के साथ मेटाबोलॉमिक्स को एकीकृत करना है।

इतिहास

यह अवधारणा कि व्यक्तियों की उपापचय प्रोफ़ाइल हो सकती है जो उनके जैविक तरल पदार्थों की संरचना में परिलक्षित हो सकती है, 1940 के दशक के अंत में रोजर विलियम्स द्वारा प्रस्तुत की गई थी,^[6] जिन्होंने मूत्र और लार में विशिष्ट उपापचय पैटर्न का सुझाव देने के लिए पेपर क्रोमैटोग्राफी का उपयोग किया था, वह प्रकार का मानसिक विकार जैसी बीमारियों से जुड़े थे। चूँकि,1960 और 1970 के दशक में तकनीकी प्रगति के माध्यम से ही उपापचय प्रोफाइल को मात्रात्मक (गुणात्मक के विपरीत) मापना संभव हो गया है।^[7] मेटाबॉलिक प्रोफ़ाइल शब्द हॉर्निंग और अन्य द्वारा प्रस्तुत किया गया था। 1971 में जब उन्होंने प्रदर्शित किया कि गैस क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री (जीसी-एमएस) का उपयोग मानव मूत्र और ऊतक अर्क में उपस्थित यौगिकों को मापने के लिए किया जा सकता है।^[8]^[9] हॉर्निंग समूह ने लिनस पॉलिंग और आर्थर बी. रॉबिन्सन के साथ मिलकर 1970 के दशक के समय यूरिन में उपस्थित उपापचय की निगरानी के लिए जीसी-एमएस विधियों के विकास का नेतृत्व किया जाता है।^[10]

समवर्ती रूप से, परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी, जिसे 1940 के दशक में खोजा गया था, वह भी तेजी से प्रगति के अवधि से गुजर रहा था। 1974 में, सीली एट अल असंशोधित जैविक नमूनों में मेटाबोलाइट्स का पता लगाने के लिए एनएमआर का उपयोग करने की उपयोगिता का प्रदर्शन किया गया था।^[11] मांसपेशियों पर इस पहले अध्ययन ने एनएमआर के मान पर प्रकाश डाला जिसमें यह निर्धारित किया गया था कि सेलुलर एडेनोसाइन ट्रायफ़ोस्फेट का 90% मैग्नीशियम के साथ सम्मिश्र है। चूंकि उच्च चुंबकीय क्षेत्र शक्तियों और जादुई कोण स्पिनिंग के विकास के साथ संवेदनशीलता में सुधार हुआ है, एनएमआर उपापचय की जांच के लिए अग्रणी विश्लेषणात्मक उपकरण बना हुआ है।^[8]^[12] मेटाबोलॉमिक्स के लिए एनएमआर का उपयोग करने के आधुनिक प्रयासों को अधिक सीमा तक बिर्कबेक कॉलेज, लंदन विश्वविद्यालय और इसके पश्चात् में इंपीरियल कॉलेज लंदन में जेरेमी के. निकोलसन की प्रयोगशाला द्वारा संचालित किया गया है। 1984 में, निकोलसन ने दिखाया ¹H एनएमआर स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग संभावित रूप से मधुमेह मेलिटस के निदान के लिए किया जा सकता है, और इसके पश्चात एनएमआर स्पेक्ट्रोस्कोपिक डेटा के लिए पैटर्न पहचान विधियों के अनुप्रयोग का अग्रणी किया गया है।^[13]^[14]

1994 और 1996 में मास स्पेक्ट्रोमेट्री या तरल क्रोमैटोग्राफी मेटाबोलॉमिक्स प्रयोग हुआ^[15]^[16] जिससे नींद से वंचित जानवरों के सेरेब्रल स्पाइनल तरल पदार्थ का विश्लेषण करने के लिए रिचर्ड लर्नर (द स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट के तत्कालीन अध्यक्ष) और बेंजामिन क्रावेट के साथ कार्य करते हुए गैरी सिउज़दाक द्वारा प्रदर्शन किया गया था। विशेष रुचि का अणु, ओलेमाइड, देखा गया और इसके पश्चात में इसमें नींद लाने वाले गुण पाए गए है। यह कार्य मेटाबोलॉमिक्स में तरल क्रोमैटोग्राफी और मास स्पेक्ट्रोमेट्री के संयोजन वाले सबसे प्रारंभिक प्रयोगों में से है।

2005 में, पहला मेटाबोलॉमिक्स अग्रानुक्रम मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटाबेस, मेटलिन,^[17]^[18] मानव उपापचय को चिह्नित करने के स्क्रिप्स अनुसंधान संस्थान में गैरी सिउज़डक प्रयोगशाला में विकसित किया गया था। मेटलिन तब से बड़ा हो गया है और 1 जुलाई, 2019 तक, मेटलिन में 450,000 से अधिक मेटाबोलाइट्स और अन्य रासायनिक इकाइयां सम्मिलित हैं, प्रत्येक यौगिक में अनेक टकराव ऊर्जाओं और धनात्मक और ऋणात्मक आयनीकरण मोड में आणविक मानकों से उत्पन्न प्रयोगात्मक अग्रानुक्रम द्रव्यमान स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा होता है। मेटलिन अपनी तरह का टेंडेम मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा का सबसे बड़ा संचयन है। समर्पित अकादमिक पत्रिका मेटाबोलॉमिक्स पहली बार 2005 में प्रकाशित हुई, जिसकी स्थापना इसके वर्तमान प्रधान संपादक रॉय गुडाकरे ने की थी।

2005 में, सिउज़डैक लैब सेप्सिस से जुड़े मेटाबोलाइट्स की पहचान करने में लगी हुई थी और सैकड़ों एलसी/एमएस डेटासेट में सबसे प्रासंगिक अनियमित मेटाबोलाइट्स की सांख्यिकीय रूप से पहचान करने के उद्देश्यों को संबोधित करने के प्रयास में द्रव्यमान के गैर-रेखीय संरेखण की अनुमति देने के लिए पहला एल्गोरिदम विकसित किया गया था।^[19] स्पेक्ट्रोमेट्री मेटाबोलॉमिक्स डेटा इसे एक्ससीएमएस कहा जाता है (2012)^[20] से इसे एक ऑनलाइन टूल के रूप में विकसित किया गया है और 2019 तक (मेटलिन के साथ) इसके 30,000 से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं।

23 जनवरी 2007 को, डेविड एस. विशार्ट के नेतृत्व में मानव उपापचय परियोजना ने मानव मेटाबोलोम का पहला अनुबंध को पूरा किया गया था, जिसमें लगभग 2,500 मेटाबोलाइट्स, 1,200 दवाओं और 3,500 खाद्य कॉम्पोनेन्ट का डेटाबेस सम्मिलित था।^[21]^[22] अनेक पौधों की प्रजातियों में इसी तरह की परियोजनाएँ चल रही हैं, विशेष रूप से मेडिकैगो ट्रंकैटुला में^[23] और अरबीडोफिसिस थालीआना^[24] अनेक वर्षों के लिए है।

2010 के मध्य तक, मेटाबोलॉमिक्स को अभी भी उभरता हुआ क्षेत्र माना जाता था।^[25] इसके अतिरिक्त, यह नोट किया गया कि क्षेत्र में आगे की प्रगति बड़े मापदंड पर मास स्पेक्ट्रोमेट्री इंस्ट्रूमेंटेशन के तकनीकी विकास द्वारा, अन्यथा अघुलनशील तकनीकी चुनौतियों को संबोधित करने पर निर्भर करती है।^[25]

2015 में, पहली बार वास्तविक समय मेटाबोलोम प्रोफाइलिंग का प्रदर्शन किया गया था।^[26]

मेटाबोलोम

File:Human metabolome project.png

मानव उपापचय परियोजना

मेटाबोलोम छोटे-अणु के पूर्ण सेट को संदर्भित करता है (<1.5 केडीए)^[21] मेटाबोलाइट्स (जैसे उपापचय मध्यवर्ती, हार्मोन और अन्य सिग्नलिंग अणु, और माध्यमिक मेटाबोलाइट्स) जैविक नमूने के अंदर पाए जाते हैं, जैसे कि जीव।^[27]^[28] यह शब्द ट्रांस्क्रिप्टोमिक्स और प्रोटिओमिक्स के अनुरूप गढ़ा गया था; ट्रांस्क्रिप्टोम और प्रोटिओम की तरह, मेटाबोलोम गतिशील है, दूसरे से दूसरे में परिवर्तित होता रहता है। यद्यपि उपापचय को सरलता से परिभाषित किया जा सकता है, वर्तमान में एकल विश्लेषणात्मक विधि द्वारा उपापचय की संपूर्ण श्रृंखला का विश्लेषण करना संभव नहीं है।

टेंडेम मास स्पेक्ट्रोमेट्री प्रयोगों से फ्रेगमेंटेशन डेटा की खोज के लिए पहला मेटाबोलाइट डेटाबेस (जिसे मेटलिन कहा जाता है) 2005 में द स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट में सिउज़डैक लैब द्वारा विकसित किया गया था।^[17]^[18] मेटलिन में 450,000 से अधिक मेटाबोलाइट्स और अन्य रासायनिक इकाइयां सम्मिलित हैं, प्रत्येक यौगिक में प्रयोगात्मक अग्रानुक्रम मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा होता है। 2006 में,^[19] सिउज़डैक लैब ने मास स्पेक्ट्रोमेट्री मेटाबोलॉमिक्स डेटा के नॉनलाइनियर संरेखण की अनुमति देने के लिए पहला एल्गोरिदम भी विकसित किया। एक्ससीएमएस कहा जाता है, जहां x किसी भी क्रोमैटोग्राफिक तकनीक का गठन करता है, इसे ऑनलाइन टूल के रूप में विकसित किया गया है।

जनवरी 2007 में, अल्बर्टा विश्वविद्यालय और कैलगरी विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने मानव उपापचय का पहला अनुबंध पूरा किया। मानव उपापचय डेटाबेस (एचएमडीबी) संभवतः अब तक का सबसे व्यापक सार्वजनिक मेटाबॉलिक स्पेक्ट्रल डेटाबेस है^[29] और स्वतंत्र रूप से उपलब्ध इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस (www.hmdb.ca) है जिसमें मानव निकाय में पाए जाने वाले छोटे अणु उपापचय के बारे में विस्तृत जानकारी है। इसका उपयोग मेटाबोलॉमिक्स, क्लिनिकल केमिस्ट्री, बायोमार्कर डिस्कवरी और सामान्य शिक्षा में अनुप्रयोगों के लिए किया जाना है। डेटाबेस को तीन प्रकार के डेटा को सम्मिलित करने या लिंक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

रासायनिक डेटा,
क्लिनिकल डेटा और
आणविक जीव विज्ञान/जैव रसायन डेटा।

डेटाबेस में 220,945 मेटाबोलाइट प्रविष्टियाँ हैं जिनमें पानी में घुलनशील और लिपिड घुलनशील मेटाबोलाइट्स दोनों सम्मिलित हैं। इसके अतिरिक्त, 8,610 प्रोटीन अनुक्रम (एंजाइम और ट्रांसपोर्टर) इन मेटाबोलाइट प्रविष्टियों से जुड़े हुए हैं। प्रत्येक मेटाबोकार्ड प्रविष्टि में 130 डेटा फ़ील्ड होते हैं जिनमें से 2/3 जानकारी रासायनिक/नैदानिक डेटा के लिए समर्पित होती है और अन्य 1/3 एंजाइमैटिक या जैव रासायनिक डेटा के लिए समर्पित होती है।^[30] एचएमडीबी के संस्करण 3.5 में >16,000 अंतर्जात मेटाबोलाइट्स, >1,500 दवाएं और >22,000 खाद्य घटक या खाद्य मेटाबोलाइट्स सम्मिलित हैं।^[31] ह्यूमन मेटाबोलोम डेटाबेस पर उपलब्ध और वर्तमान वैज्ञानिक साहित्य में उपलब्ध जानकारी के विश्लेषण पर आधारित यह जानकारी पूर्ण नहीं है।^[32] इसके विपरीत, अन्य जीवों के उपापचय के बारे में बहुत कुछ ज्ञात है। उदाहरण के लिए, 50,000 से अधिक मेटाबोलाइट्स को प्लांट किंगडम से चिह्नित किया गया है, और अनेक हजारों मेटाबोलाइट्स को एकल पौधों से पहचाना और/या चिह्नित किया गया है।^[33]^[34]

प्रत्येक प्रकार की कोशिका और ऊतक में अद्वितीय उपापचय 'फ़िंगरप्रिंट' होता है जो अंग या ऊतक-विशिष्ट जानकारी को स्पष्ट कर सकता है। मेटाबोलॉमिक्स विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले जैव-नमूनों में प्लाज्मा, सीरम, मूत्र, लार, मल, मांसपेशी, पसीना, साँस छोड़ना और जठरांत्र द्रव सम्मिलित हैं, किंतु इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।^[35] संग्रह में सरलता से उच्च अस्थायी समाधान की सुविधा मिलती है, और क्योंकि वह सदैव निकाय के साथ गतिशील संतुलन में होते हैं, वह होस्ट का समग्र रूप से वर्णन कर सकते हैं। Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag तथा जीनोम बता सकता है कि क्या हो सकता है, ट्रांस्क्रिप्टोम बता सकता है कि क्या हो रहा है, प्रोटीओम बता सकता है कि ऐसा क्यों होता है और मेटाबोलोम बता सकता है कि क्या हुआ है और क्या हो रहा है।^[36]

मेटाबोलाइट्स

मेटाबोलाइट्स उपापचय के सब्सट्रेट, मध्यवर्ती और उत्पाद हैं। मेटाबोलॉमिक्स के संदर्भ में, मेटाबोलाइट को समान्यत: 1.5 डाल्टन (इकाई) से कम आकार के किसी भी अणु के रूप में परिभाषित किया जाता है।^[21] चूँकि, नमूने और पता लगाने की विधि के आधार पर इसके अपवाद भी हैं। उदाहरण के लिए, रक्त प्लाज्मा के परमाणु चुंबकीय अनुनाद-आधारित मेटाबोलॉमिक्स अध्ययन में लिपोप्रोटीन और एल्बुमिन जैसे मैक्रोमोलेक्यूल्स का विश्वसनीय रूप से पता लगाया जाता है।^[37] प्लांट -आधारित उपापचय में, प्राथमिक और द्वितीयक उपापचय का उल्लेख करना समान्य बात है।^[3] एक प्राथमिक मेटाबोलाइट सीधे सामान्य वृद्धि, विकास और प्रजनन में सम्मिलित होता है। द्वितीयक मेटाबोलाइट सीधे रूप से उन प्रक्रियाओं में सम्मिलित नहीं होता है, किंतु समान्यत: महत्वपूर्ण पारिस्थितिकीय कार्य करता है। उदाहरणों में एंटीबायोटिक दवाओं और रंग सम्मिलित हैं।^[38] इसके विपरीत, मानव-आधारित मेटाबोलॉमिक्स में, मेटाबोलाइट्स को या तो अंतर्जात (होस्ट जीव द्वारा निर्मित) या बहिर्जात के रूप में वर्णित करना अधिक समान्य है।^[39]^[40] दवाओं जैसे विदेशी पदार्थों के मेटाबोलाइट्स को ज़ेनोमेटाबोलाइट्स कहा जाता है।^[41]

मेटाबोलोम उपापचय प्रतिक्रियाओं का बड़ा नेटवर्क बनाता है, जहां एंजाइमी रासायनिक प्रतिक्रिया से आउटपुट अन्य रासायनिक प्रतिक्रियाओं के लिए इनपुट होते हैं। ऐसी प्रणालियों को हाइपरसाइकल (रसायन विज्ञान) के रूप में वर्णित किया गया है।^{[citation needed]}

मेटाबोनॉमिक्स

मेटाबोनॉमिक्स को पैथोफिजियोलॉजिकल उत्तेजनाओं या आनुवंशिक संशोधन के लिए जीवित प्रणालियों की गतिशील मल्टीपैरामीट्रिक उपापचय प्रतिक्रिया के मात्रात्मक माप के रूप में परिभाषित किया गया है। उत्पत्ति शब्द ग्रीक μεταβολή से आया है जिसका अर्थ है परिवर्तन और नोमोस का अर्थ है नियम सेट या नियम का समूह है^[42] इस दृष्टिकोण की प्रारंभ मर्डोक विश्वविद्यालय में जेरेमी निकोलसन द्वारा की गई थी और इसका उपयोग विष विज्ञान, रोग निदान और अनेक अन्य क्षेत्रों में किया गया है। ऐतिहासिक रूप से, मेटाबोनॉमिक्स दृष्टिकोण उपापचय के अध्ययन के लिए प्रणाली बायोलॉजी के सीमा को प्रयुक्त करने वाले पहले विधियों में से था।^[43]^[44]^[45]

'मेटाबोलॉमिक्स' और 'मेटाबोनोमिक्स' के मध्य स्पष्ट अंतर पर कुछ असहमति रही है। दोनों शब्दों के मध्य का अंतर विश्लेषणात्मक मंच की पसंद से संबंधित नहीं है: चूँकि मेटाबोनोमिक्स परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी और मेटाबोलॉमिक्स मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित तकनीकों के साथ अधिक जुड़ा हुआ है, यह केवल विभिन्न समूहों के मध्य उपयोग के कारण है जिन्होंने विभिन्न शब्दों को लोकप्रिय बनाया है। चूँकि अभी भी कोई पूर्ण सहमति नहीं है, किंतु इस बात पर समान्य सहमति बढ़ रही है कि 'मेटाबोलॉमिक्स' सेलुलर या अंग स्तर पर उपापचय प्रोफाइलिंग पर अधिक जोर देता है और मुख्य रूप से सामान्य अंतर्जात उपापचय से संबंधित है। 'मेटाबोनॉमिक्स' पर्यावरणीय कारकों (आहार और विषाक्त पदार्थों सहित), रोग प्रक्रियाओं और आंत माइक्रोफ्लोरा जैसे एक्सट्रेजेनोमिक प्रभावों की हिस्सेदारी के कारण होने वाली उपापचय की अव्यवस्था के बारे में जानकारी सम्मिलित करने के लिए उपापचय प्रोफाइलिंग का विस्तार करता है। यह कोई समान्य अंतर नहीं है; परिभाषा के अनुसार, मेटाबॉलिक अध्ययन में एक्सट्रेजेनोमिक स्रोतों से मेटाबोलिक योगदान को बाहर रखा जाना चाहिए, क्योंकि ये अध्ययन किए जा रहे प्रणाली के लिए बाहरी हैं। चूँकि वास्तव में मानव रोग अनुसंधान के क्षेत्र में दोनों शब्दों के उपयोग के विधि में अभी भी अधिक सीमा तक ओवरलैप है, और वह अधिकांशतः प्रभाव में पर्यायवाची होते हैं।^[46]

एक्सोमेटाबोलोमिक्स

एक्सोमेटाबोलॉमिक्स या मेटाबोलिक फ़ुटप्रिंटिंग, बाह्य कोशिकीय मेटाबोलाइट्स का अध्ययन है। यह मेटाबोलॉमिक्स के अन्य उपक्षेत्रों से अनेक तकनीकों का उपयोग करता है, और इसमें जैव ईंधन विकास, जैव प्रसंस्करण, दवाओं की कार्रवाई के तंत्र को निर्धारित करने और अंतरकोशिकीय इंटरैक्शन का अध्ययन करने में अनुप्रयोग हैं।^[47]

विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियाँ

File:Key stages of a metabolomics study.png

उपापचय अध्ययन के मुख्य चरण

उपापचय अध्ययन का विशिष्ट कार्यप्रवाह चित्र में दिखाया गया है। सबसे पहले, ऊतक, प्लाज्मा, मूत्र, लार, कोशिकाओं आदि से नमूने एकत्र किए जाते हैं। इसके पश्चात, मेटाबोलाइट्स को अधिकांशतः आंतरिक मानकों और व्युत्पन्नकरण के साथ निकाला जाता है।^[48] नमूना विश्लेषण के समय मेटाबोलाइट्स की मात्रा निर्धारित की जाती है (तरल क्रोमाटोग्राफी या गैस वर्णलेखन मास स्पेक्ट्रोमेट्री और/या परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी के साथ मिलकर)। राव आउटपुट डेटा का उपयोग मेटाबोलाइट सुविधा निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है और सांख्यिकीय विश्लेषण (जैसे प्रमुख घटक विश्लेषण) से पहले संसाधित किया जा सकता है। जो की रोग की स्थिति और परिणामों के साथ जुड़ाव की पहचान करने, महत्वपूर्ण सहसंबंध निर्धारित करने और उपस्थित जैविक ज्ञान के साथ उपापचय हस्ताक्षरों को चिह्नित करने के लिए अनेक जैव सूचनात्मक उपकरण और सॉफ़्टवेयर उपलब्ध हैं।^[49]

पृथक्करण विधियाँ

प्रारंभ में मेटाबोलॉमिक नमूने में विश्लेषण में अत्यधिक सम्मिश्र मिश्रण सम्मिलित होता है। कुछ विश्लेषणों को दूसरों से पृथक करके इस सम्मिश्र मिश्रण को पता लगाने से पहले सरल बनाया जा सकता है। पृथक्करण विभिन्न लक्ष्यों को प्राप्त करता है: जिन विश्लेषणों को संसूचक द्वारा हल नहीं किया जा सकता है उन्हें इस स्टेप में पृथक किया जा सकता है; एमएस विश्लेषण में, तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री में आयन दमन कम हो जाता है; विश्लेषक का अवधारण समय उसकी पहचान के संबंध में जानकारी के रूप में कार्य करता है। यह पृथक्करण स्टेप अनिवार्य नहीं है और इसे अधिकांशतः एनएमआर और शॉटगन आधारित दृष्टिकोण जैसे शॉटगन लिपिडोमिक्स में छोड़ दिया जाता है।

गैस क्रोमैटोग्राफी (जीसी), विशेषकर जब मास स्पेक्ट्रोमेट्री (गैस क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री या जीसी-एमएस) के साथ इंटरफेस किया जाता है, मेटाबॉलिक विश्लेषण के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पृथक्करण तकनीक है। जीसी बहुत उच्च क्रोमैटोग्राफिक रिज़ॉल्यूशन प्रदान करता है, और इसका उपयोग लौ आयनीकरण संसूचक (जीसी/एफआईडी) या मास स्पेक्ट्रोमीटर (जीसी-एमएस) के साथ संयोजन में किया जा सकता है। यह विधि छोटे और अस्थिर अणुओं की पहचान और मात्रा निर्धारण के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।^[50] चूँकि जीसी की व्यावहारिक सीमा अनेक जैव अणुओं के लिए रासायनिक व्युत्पन्नकरण की आवश्यकता है क्योंकि व्युत्पन्नकरण के बिना केवल अस्थिर रसायनों का विश्लेषण किया जा सकता है। ऐसे स्थिति में जहां अधिक विभेदन शक्ति की आवश्यकता होती है, द्वि-आयामी क्रोमैटोग्राफी (जीसीएक्सजीसी) प्रयुक्त की जा सकती है।

उच्च प्रदर्शन तरल क्रोमैटोग्राफी (एचपीएलसी) उपापचय विश्लेषण के लिए सबसे समान्य पृथक्करण तकनीक के रूप में उभरी है। इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण के आगमन के साथ, एचपीएलसी को एमएस से जोड़ा गया था। गैस-तरल क्रोमैटोग्राफी के विपरीत, एचपीएलसी में कम क्रोमैटोग्राफिक रिज़ॉल्यूशन होता है, किंतु ध्रुवीय अणुओं के लिए व्युत्पन्नकरण की आवश्यकता नहीं होती है, और तरल स्टेप में अणुओं को पृथक करता है। इसके अतिरिक्त एचपीएलसी का लाभ यह है कि जीसी विधियों की तुलना में अधिक संवेदनशीलता के साथ विश्लेषणों की विस्तृत श्रृंखला को मापा जा सकता है।^[51]

केशिका वैद्युतकणसंचलन (सीई) में एचपीएलसी की तुलना में उच्च सैद्धांतिक पृथक्करण दक्षता है (चूँकि प्रति पृथक्करण के लिए बहुत अधिक समय की आवश्यकता होती है), और जीसी की तुलना में मेटाबोलाइट वर्गों की विस्तृत श्रृंखला के साथ उपयोग के लिए उपयुक्त है। जहां तक सभी इलेक्ट्रोफोरेटिक तकनीकों का प्रश्न है, यह आवेश किए गए विश्लेषणकर्ताओं के लिए सबसे उपयुक्त है।^[52]

जाँच विधि

मास स्पेक्ट्रोमेट्री (एमएस) का उपयोग गैस क्रोमैटोग्राफी, उच्च-प्रदर्शन तरल क्रोमैटोग्राफी, या केशिका वैद्युतकणसंचलन द्वारा वैकल्पिक पृथक्करण के पश्चात मेटाबोलाइट्स की पहचान और मात्रा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। जीसी एमएस विकसित होने वाली पहली हाइफ़नेटेड तकनीक थी। पहचान भिन्न -भिन्न पैटर्न का लाभ उठाती है जिसमें टुकड़े का विश्लेषण किया जाता है। इन पैटर्न को मास स्पेक्ट्रल फ़िंगरप्रिंट के रूप में सोचा जा सकता है। ऐसे पुस्तकालय उपस्थित हैं जो इस फ्रेगमेंटेशन पैटर्न के अनुसार मेटाबोलाइट की पहचान की अनुमति देते हैं . एमएस संवेदनशील भी है और बहुत विशिष्ट भी हो सकता है। ऐसी अनेक तकनीकें भी हैं जो एमएस को स्टैंड-अलोन तकनीक के रूप में उपयोग करती हैं: नमूना बिना किसी पूर्व पृथक्करण के सीधे मास स्पेक्ट्रोमीटर में डाला जाता है, और एमएस मेटाबोलाइट्स को पृथक करने और उनका पता लगाने के लिए पर्याप्त चयनात्मकता प्रदान करता है।

मास स्पेक्ट्रोमेट्री द्वारा विश्लेषण के लिए, विश्लेषकों को आवेश दिया जाना चाहिए और गैस स्टेप में स्थानांतरित किया जाना चाहिए। इलेक्ट्रॉन आयनीकरण (ईआई) जीसी पृथक्करणों पर प्रयुक्त होने वाली सबसे समान्य आयनीकरण तकनीक है क्योंकि यह कम दबाव के लिए उत्तरदायी है। ईआई विश्लेषण का फ्रेगमेंटेशन भी उत्पन्न करता है, दोनों डेटा की सम्मिश्र्ता को बढ़ाते हुए संरचनात्मक जानकारी प्रदान करते हैं और संभवतः आणविक आयन को अस्पष्ट करते हैं। वायुमंडलीय-दबाव रासायनिक आयनीकरण (एपीसीआई) वायुमंडलीय दबाव तकनीक है जिसे उपरोक्त सभी पृथक्करण तकनीकों पर प्रयुक्त किया जा सकता है। एपीसीआई गैस स्टेप आयनीकरण विधि है, जो ईएसआई की तुलना में थोड़ा अधिक आक्रामक आयनीकरण प्रदान करती है जो कम ध्रुवीय यौगिकों के लिए उपयुक्त है। इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण (ईएसआई) एलसी/एमएस में प्रयुक्त सबसे समान्य आयनीकरण तकनीक है। यह नरम आयनीकरण आयनीकरण योग्य कार्यात्मक समूहों वाले ध्रुवीय अणुओं के लिए सबसे सफल है। समान्यत: उपयोग की जाने वाली अन्य नरम आयनीकरण तकनीक है माध्यमिक इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण सेकेंडरी इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण (एसईएसआई) है।

2000 के दशक में, सतह-आधारित द्रव्यमान विश्लेषण में पुनरुत्थान देखा गया है, नई एमएस प्रौद्योगिकियों ने संवेदनशीलता बढ़ाने, पृष्ठभूमि को कम करने और नमूना तैयारी को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया है। बायोफ्लुइड्स और ऊतकों से सीधे मेटाबोलाइट्स का विश्लेषण करने की क्षमता वर्तमान एमएस तकनीक को चुनौती देना जारी रखती है, मुख्यतः इन नमूनों की सम्मिश्र्ता द्वारा लगाई गई सीमाओं के कारण, जिनमें हजारों से दसियों हजार मेटाबोलाइट्स होते हैं। इस चुनौती से सामना करने के लिए विकसित की जा रही प्रौद्योगिकियों में नैनोस्ट्रक्चर-इनिशिएटर एमएस (एनआईएमएस) सम्मिलित है।^[53]^[54] विशोषण/आयनीकरण दृष्टिकोण जिसमें आव्यूह के अनुप्रयोग की आवश्यकता नहीं होती है और इस प्रकार छोटे-अणु (अथार्त, मेटाबोलाइट) की पहचान की सुविधा मिलती है। एमएएलडीआई का भी प्रयोग किया जाता है; चूँकि, एमएएलडीआई आव्यूह का अनुप्रयोग <1000 Da पर महत्वपूर्ण पृष्ठभूमि जोड़ सकता है जो कम-द्रव्यमान सीमा (अथार्त , मेटाबोलाइट्स) के विश्लेषण को सम्मिश्र बनाता है। इसके अतिरिक्त, परिणामी आव्यूह क्रिस्टल का आकार स्थानिक रिज़ॉल्यूशन को सीमित करता है जिसे ऊतक इमेजिंग में प्राप्त किया जा सकता है। इन सीमाओं के कारण, बायोफ्लुइड्स और ऊतकों के विश्लेषण के लिए अनेक अन्य आव्यूह -मुक्त डिसोर्प्शन/आयनीकरण दृष्टिकोण प्रयुक्त किए गए हैं।

माध्यमिक आयन मास स्पेक्ट्रोमेट्री (एसआईएमएस) जैविक नमूनों से मेटाबोलाइट्स का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पहले आव्यूह -मुक्त डिसोर्प्शन/आयनीकरण दृष्टिकोणों में से था। एसआईएमएस सतह से द्वितीयक आयनों को सोखने और उत्पन्न करने के लिए उच्च-ऊर्जा प्राथमिक आयन किरण का उपयोग करता है। एसआईएमएस का प्राथमिक लाभ इसका उच्च स्थानिक रिज़ॉल्यूशन (50 एनएम जितना छोटा) है, जो एमएस के साथ ऊतक इमेजिंग के लिए शक्तिशाली विशेषता है। चूँकि, एसआईएमएस को अभी तक बायोफ्लुइड्स और ऊतकों के विश्लेषण के लिए सरलता से प्रयुक्त नहीं किया गया है क्योंकि इसकी 500 Da से अधिक की संवेदनशीलता और उच्च-ऊर्जा प्राथमिक आयन बीम द्वारा उत्पन्न विश्लेषण फ्रेगमेंटेशन है। विशोषण इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण (डीईएसआई) जैविक नमूनों का विश्लेषण करने के लिए आव्यूह -मुक्त तकनीक है जो सतह से आयनों को सोखने के लिए आवेश किए गए विलायक स्प्रे का उपयोग करती है। डीईएसआई के लाभ यह हैं कि किसी विशेष सतह की आवश्यकता नहीं होती है और अधिग्रहण के समय नमूने तक पूरी पहुंच के साथ परिवेशीय दबाव पर विश्लेषण किया जाता है। डीईएसआई की सीमा स्थानिक रिज़ॉल्यूशन है क्योंकि आवेश किए गए विलायक स्प्रे पर ध्यान केंद्रित करना कठिन है। चूँकि, लेजर एब्लेशन इलेक्ट्रोस्प्रे आयोनाइजेशन (एलएईएसआई) नामक आधुनिक विकास इस सीमा को दूर करने के लिए आशाजनक दृष्टिकोण है। वर्तमान में, ऑर्बिट्रैप मास स्पेक्ट्रोमेट्री जैसी आयन ट्रैप तकनीकों को मेटाबोलॉमिक्स अनुसंधान पर भी प्रयुक्त किया जाता है।^[55]

परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी या परमाणु चुंबकीय अनुनाद (एनएमआर) स्पेक्ट्रोस्कोपी एकमात्र पता लगाने की तकनीक है जो विश्लेषकों को पृथक करने पर निर्भर नहीं करती है, और इस प्रकार आगे के विश्लेषण के लिए नमूना पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। सभी प्रकार के छोटे अणु मेटाबोलाइट्स को साथ मापा जा सकता है - इस अर्थ में, एनएमआर सार्वभौमिक संसूचक होने के समीप है। एनएमआर के मुख्य लाभ उच्च विश्लेषणात्मक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और नमूना तैयार करने में सरलता हैं। व्यावहारिक रूप से, चूँकि , यह मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित तकनीकों की तुलना में अपेक्षाकृत असंवेदनशील है।^[56]^[57]

यद्यपि एनएमआर और एमएस सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, आधुनिक तकनीक में पता लगाने के अन्य विधियों का भी उपयोग किया गया है। इनमें फूरियर-परिवर्तन आयन साइक्लोट्रॉन अनुनाद सम्मिलित है,^[58] आयन-गतिशीलता स्पेक्ट्रोमेट्री,^[59] इलेक्ट्रोकेमिकल संसूचक (एचपीएलसी से युग्मित), रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी और रेडियोलेबल (जब पतली परत क्रोमैटोग्राफी के साथ जोड़ा जाता है)।

टेबल 1. सबसे समान्यत: उपयोग की जाने वाली मेटाबोलॉमिक्स विधियों की तुलना
तकनीकी	संवेदनशीलता (एलओडी)	नमूना मात्रा	गैसों के अनुकूल	तरल पदार्थ के साथ संगत	ठोस पदार्थों के साथ संगत	आरंभिक निवेश	मेटाबोलाइट इमेजिंग में इस्तेमाल किया जा सकता है (एमएलए वीटी या डीईएसआई)	लाभ	हानियाँ
जीसी एमएस	0.5 µM	0.1-0.2 mL	Yes	Yes	No	<$300,000	No	मात्रात्मक (अंशांकन के साथ) मेटाबोलाइट पहचान के लिए सॉफ्टवेयर और डेटाबेस का बड़ा समूह अधिकांश कार्बनिक और कुछ अकार्बनिक अणुओं का पता लगाता है उत्कृष्ट पृथक्करण प्रजनन क्षमता	विनाशकारी (पुनर्प्राप्ति योग्य नहीं) नमूना पृथक्करण की आवश्यकता है धीमा (20-40 मिनट प्रति नमूना)
एलसी-एमएस	0.5 nM	10—100 µL	No	Yes	Yes	>$300,000	Yes	बहुत लचीली तकनीक अधिकांश कार्बनिक और कुछ अकार्बनिक अणुओं का पता लगाता है	विनाशकारी (पुनर्प्राप्ति योग्य नहीं) बहुत मात्रात्मक नहीं धीमा (प्रति नमूना 15-40 मिनट) आमतौर पर अलगाव की आवश्यकता होती है
एनएमआर स्पेक्ट्रोस्कोपी	5 µM	10—100 µL	No	Yes	Yes	>US$1 million	Yes	बहुत लचीली तकनीक अधिकांश कार्बनिक और कुछ अकार्बनिक अणुओं का पता लगाता है	बड़े उपकरण पदचिह्न लवण और अकार्बनिक आयनों का पता या पहचान नहीं कर सकता गैर-प्रोटोनेटेड यौगिकों का पता नहीं लगाया जा सकता बड़ी नमूना मात्रा की आवश्यकता है (0.1-0.5 एमएल)

सांख्यिकीय विधियाँ

मेटाबोलॉमिक्स में उत्पन्न डेटा में समान्यत: विभिन्न परिस्थितियों में विषयों पर किए गए माप सम्मिलित होते हैं। ये माप डिजीटल स्पेक्ट्रा, या मेटाबोलाइट सुविधाओं की सूची हो सकते हैं। अपने सरलतम रूप में, यह विषयों के अनुरूप पंक्तियों और मेटाबोलाइट विशेषताओं (या इसके विपरीत) के अनुरूप स्तंभों के साथ आव्यूह उत्पन्न करता है।^[8] एनएमआर और मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा दोनों के विश्लेषण के लिए वर्तमान में अनेक सांख्यिकीय कार्यक्रम उपलब्ध हैं। टेबल में दिखाए गए मेटाबोलॉमिक्स डेटा के विश्लेषण के लिए बड़ी संख्या में मुफ्त सॉफ़्टवेयर पहले से ही उपलब्ध हैं। टेबल में सूचीबद्ध कुछ सांख्यिकीय उपकरण एनएमआर डेटा विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किए गए थे जो एमएस डेटा के लिए भी उपयोगी थे।^[60] मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा के लिए, सॉफ्टवेयर उपलब्ध है जो उन अणुओं की पहचान करता है जो प्रयोगात्मक डिजाइन के आधार पर मास-ओवर-आवेश मान और कभी-कभी अवधारण समय के आधार पर विषय समूहों में भिन्न होते हैं।^[61]

एक बार मेटाबोलाइट डेटा आव्यूह निर्धारित हो जाने के पश्चात, पैटर्न और कनेक्शन को स्पष्ट करने के लिए बिना पर्यवेक्षित डेटा कटौती तकनीकों (जैसे पीसीए) का उपयोग किया जा सकता है। अनेक अध्ययनों में, जिनमें दवा-विषाक्तता और कुछ रोग मॉडल का मूल्यांकन सम्मिलित है, रुचि के मेटाबोलाइट्स को प्राथमिकता से नहीं जाना जाता है। यह बिना पर्यवेक्षित विधियों को, जिनमें वर्ग सदस्यता की कोई पूर्व धारणा नहीं होती, लोकप्रिय पहली पसंद बनाता है। इन विधियों में सबसे समान्य में प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) सम्मिलित है जो डेटासेट के आयामों को कुशलतापूर्वक कुछ तक कम कर सकता है जो सबसे बड़ी भिन्नता को समझाता है। जब निचले-आयामी पीसीए स्थान में विश्लेषण किया जाता है, तो समान उपापचय फिंगरप्रिंट वाले नमूनों के क्लस्टरिंग का पता लगाया जा सकता है। पीसीए एल्गोरिदम का लक्ष्य सभी सहसंबद्ध वेरिएबल को बहुत कम संख्या में असंबद्ध वेरिएबल (जिन्हें प्रमुख घटक (पीसी) कहा जाता है) से बदलना और अधिकांश जानकारी को मूल डेटासेट में बनाए रखना है।^[62] यह क्लस्टरिंग पैटर्न को स्पष्ट कर सकती है और रोग बायोमार्कर - मेटाबोलाइट्स के निर्धारण में सहायता कर सकती है जो वर्ग सदस्यता के साथ सबसे अधिक सहसंबद्ध होते हैं।

रैखिक मॉडल समान्यत: मेटाबोलॉमिक्स डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं, किंतु बहुसंरेखता से प्रभावित होते हैं। दूसरी ओर बहुभिन्नरूपी आँकड़े उच्च-आयामी सहसंबद्ध मेटाबोलॉमिक्स डेटा के लिए संपन्न विधि हैं, जिनमें से सबसे लोकप्रिय है आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन या अव्यक्त संरचनाओं का प्रक्षेपण (पीएलएस) प्रतिगमन और इसका वर्गीकरण संस्करण पीएलएस-डीए अन्य डेटा माइनिंग विधियों, जैसे यादृच्छिक वन, समर्थन-वेक्टर मशीनें, सपोर्ट-वेक्टर मशीनें, आदि पर अलक्षित मेटाबोलॉमिक्स डेटा विश्लेषण के लिए अधिक ध्यान दिया जा रहा है।^[63] अविभाज्य विधियों के स्थिति में, मौलिक सांख्यिकी उपकरणों (जैसे छात्र का टी-टेस्ट, विस्टेप या मिश्रित मॉडल का विश्लेषण) का उपयोग करके वेरिएबल का एक-एक करके विश्लेषण किया जाता है और केवल पर्याप्त छोटे p-मान वाले इन्हें ही प्रासंगिक माना जाता है।^[35] चूँकि, अनेक तुलनाओं की समस्या होने पर गलत खोजों को कम करने के लिए सुधार रणनीतियों का उपयोग किया जाना चाहिए क्योंकि अलक्षित मेटाबोलॉमिक्स में सीधे मेटाबोलाइट्स की कुल मात्रा को मापने के लिए कोई मानक विधि नहीं है।^[64] बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के लिए, मॉडल को सदैव यह सुनिश्चित करने के लिए मान्य किया जाना चाहिए कि परिणामों को सामान्यीकृत किया जा सकता है।

यंत्र अधिगम और डेटा माइनिंग

मशीन लर्निंग शक्तिशाली उपकरण है जिसका उपयोग मेटाबोलॉमिक्स विश्लेषण में किया जा सकता है। वर्तमान में वैज्ञानिकों ने रिटेंशन टाइम प्रेडिक्शन सॉफ्टवेयर विकसित किया है। ये उपकरण शोधकर्ताओं को मानव प्लाज्मा, पौधों के अर्क, खाद्य पदार्थ, या माइक्रोबियल संस्कृतियों जैसे सम्मिश्र मिश्रण में छोटे अणुओं की अवधारण समय की पूर्वानुमान के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रयुक्त करने की अनुमति देते हैं। अवधारण समय की पूर्वानुमान तरल क्रोमैटोग्राफी में पहचान दर को बढ़ाती है और मेटाबोलॉमिक्स डेटा की उत्तम जैविक व्याख्या को उत्पन्न कर सकती है।^[65]

मुख्य अनुप्रयोग

मेटाबोलिक प्रोफाइलिंग (विशेषकर मूत्र या रक्त प्लाज्मा नमूनों) द्वारा विषाक्तता मूल्यांकन/विष विज्ञान किसी रसायन (या रसायनों के मिश्रण) के विषाक्त अपमान के कारण होने वाले शारीरिक परिवर्तनों का पता लगाता है। अनेक स्थिति में, देखे गए परिवर्तन विशिष्ट सिंड्रोम से संबंधित हो सकते हैं, जैसे यकृत या गुर्दे में विशिष्ट घाव संभावित दवा उम्मीदवारों की विषाक्तता का परीक्षण करने की इच्छुक फार्मास्युटिकल कंपनियों के लिए यह विशेष रूप से प्रासंगिक है: यदि किसी यौगिक को प्रतिकूल विषाक्तता के आधार पर नैदानिक परीक्षणों तक पहुंचने से पहले समाप्त किया जा सकता है, तो यह परीक्षणों के भारी व्यय को बचाता है।^[46]

कार्यात्मक जीनॉमिक्स के लिए, जीन विलोपन या सम्मिलन जैसे आनुवंशिक परिवर्तन के कारण होने वाले फेनोटाइप को निर्धारित करने के लिए मेटाबोलॉमिक्स उत्कृष्ट उपकरण हो सकता है। कभी-कभी यह अपने आप में पर्याप्त लक्ष्य हो सकता है - उदाहरण के लिए, मानव या पशु उपभोग के लिए आनुवंशिक रूप से संशोधित प्लांट में किसी भी फेनोटाइपिक परिवर्तन का पता लगाना है। जिससे ज्ञात जीन के विलोपन/सम्मिलन के कारण होने वाली उपापचय अव्यवस्था की तुलना करके अज्ञात जीन के कार्य की पूर्वानुमान करने की संभावना अधिक रोमांचक है। इस तरह की प्रगति सबसे अधिक संभावना सैक्रोमाइसेस सेरेविसिया और अरेबिडोप्सिस थालियाना जैसे मॉडल जीव से आने की है। स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट के बेंजामिन क्रावेट III ने वर्तमान में स्तनधारी प्रणालियों में इस तकनीक को प्रयुक्त किया है, जिसमें एंजाइम फैटी एसिड एमाइड हाइड्रोलेस (एफएएएच) के लिए पहले से अस्वाभाविक अंतर्जात सब्सट्रेट के रूप में एन-एसिलटॉरिन की पहचान की गई है और अस्वाभाविक हाइड्रॉलेज़ KIAA1363 के लिए अंतर्जात सब्सट्रेट के रूप में मोनोएल्किलग्लिसरॉल ईथर (MAGEs) की पहचान की गई है।^[66]^[67]

मेटाबोलोजेनोमिक्स पूर्वानुमानित बायोसिंथेटिक जीन के साथ माइक्रोबियल-निर्यातित मेटाबोलाइट्स को सहसंबंधित करके मेटाबोलॉमिक्स और जीनोमिक्स डेटा को एकीकृत करने का नया दृष्टिकोण है।^[68] यह जैव सूचना विज्ञान-आधारित युग्मन विधि संबंधित जैवसंश्लेषण के साथ छोटे अणुओं की पहचान करने और उन पर ध्यान केंद्रित करने के लिए गैर-लक्षित उपापचय विश्लेषणों को परिष्कृत करके बड़े मापदंड पर प्राकृतिक उत्पाद खोज को सक्षम बनाती है, जिनकी पहले से ज्ञात संरचनाएं नहीं हो सकती हैं।

फ्लक्सोमिक्स मेटाबोलॉमिक्स का और विकास है। मेटाबोलॉमिक्स का नुकसान यह है कि यह उपयोगकर्ता को केवल मेटाबोलाइट्स की प्रचुरता या सांद्रता प्रदान करता है, जबकि फ्लक्सोमिक्स उपापचय प्रतिक्रियाओं की प्रतिक्रिया दर निर्धारित करता है और समय के साथ जैविक प्रणाली में मेटाबोलाइट्स का पता लगा सकता है।

पोषक तत्वविज्ञान सामान्यीकृत शब्द है जो जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिपटॉमिक्स, प्रोटिओमिक्स और मेटाबोलॉमिक्स को मानव पोषण से जोड़ता है। सामान्य रूप से, किसी दिए गए निकाय के तरल पदार्थ में, उपापचय उम्र, लिंग, निकाय की संरचना और आनुवंशिकी के साथ-साथ अंतर्निहित विकृति जैसे अंतर्जात कारकों से प्रभावित होता है। बड़ी आंत का माइक्रोफ्लोरा भी उपापचय प्रोफाइल का बहुत ही महत्वपूर्ण संभावित कन्फ़ाउंडर है और इसे अंतर्जात या बहिर्जात कारक के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। मुख्य बहिर्जात कारक आहार और औषधियाँ हैं। फिर आहार को पोषक अवयवों और गैर-पोषक अवयवों में विभाजित किया जा सकता है। मेटाबोलोमिक्स जैविक समापन बिंदु, या मेटाबोलिक फिंगरप्रिंट निर्धारित करने का साधन है, जो किसी व्यक्ति के उपापचय पर इन सभी बलों के संतुलन को दर्शाता है।^[69]^[70] वर्तमान के निवेश में कमियों के कारण, मेटाबोलॉमिक्स अब गर्भवती कुत्तों जैसे साथी जानवरों के लिए सुलभ हो गया है।^[71]^[72]

प्लांट मेटाबोलॉमिक्स को पौधों के नमूनों के मेटाबोलाइट्स में समग्र परिवर्तनों का अध्ययन करने और फिर गहन डेटा माइनिंग और केमोमेट्रिक विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशिष्ट मेटाबोलाइट्स को जैविक और अजैविक तनावों के जवाब में जैवसंश्लेषित पादप रक्षा प्रणालियों के घटक माना जाता है।^[73] व्यक्तिगत पौधों के मध्य मेटाबोलाइट सामग्री में प्राकृतिक भिन्नता का आकलन करने के लिए वर्तमान में मेटाबोलॉमिक्स दृष्टिकोण का उपयोग किया गया है, यह दृष्टिकोण फसलों की संरचना गुणवत्ता में सुधार के लिए अधिक संभावनाएं रखता है।^[74]

यह भी देखें

एपिजेनोमिक्स
फ्लक्सोमिक्स
जीनोमिक्स
लिपिडोमिक्स
आणविक महामारी विज्ञान
आण्विक चिकित्सा
आणविक विकृति विज्ञान
स्पष्ट औषधि
प्रोटिओमिक्स
ट्रांसक्रिप्टोमिक्स प्रौद्योगिकियाँ
एक्ससीएमएस ऑनलाइन, जैव सूचना विज्ञान सॉफ्टवेयर है जो मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है

संदर्भ

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 {{short description|Scientific study of chemical processes involving metabolites}}
-[[File:The central dogma of biology showing the flow of information from DNA to the phenotype. Associated with each stage is the corresponding systems biology tool from genomics to genomics to metabolomics.png|thumb|जीव विज्ञान की केंद्रीय सिद्धांत डीएनए से फेनोटाइप तक सूचना के प्रवाह को दर्शाती है। जीनोमिक्स से लेकर मेटाबोलॉमिक्स तक, प्रत्येक स्टेप के साथ संबंधित प्रणाली बायोलॉजी टूल जुड़ा हुआ है।]]'''मेटाबोलोमिक्स''' [[मेटाबोलाइट|मेटाबोलाइट्स]] छोटे अणु सब्सट्रेट्स, मध्यवर्ती और सेल उपापचय के उत्पादों से जुड़ी रासायनिक प्रक्रियाओं का वैज्ञानिक अध्ययन है। विशेष रूप से मेटाबोलॉमिक्स अद्वितीय रासायनिक उंगलियों के निशान का व्यवस्थित अध्ययन है जो विशिष्ट सेलुलर प्रक्रियाएं पीछे छोड़ती हैं, उनके छोटे-अणु मेटाबोलाइट प्रोफाइल का अध्ययन<ref>{{cite journal | vauthors = Daviss B  |date= April 2005 |title=मेटाबोलॉमिक्स के लिए बढ़ती पीड़ा|journal=The Scientist |volume=19 |issue=8 |pages=25–28 |url=http://www.the-scientist.com/article/display/15427/ | archive-url = https://web.archive.org/web/20081013014601/http://www.the-scientist.com/article/display/15427/ | archive-date = 13 October 2008 }}</ref> [[ चयापचय |उपापचय]] जैविक कोशिका, ऊतक, अंग या जीव में मेटाबोलाइट्स के पूरे सेट का प्रतिनिधित्व करता है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के अंतिम उत्पाद हैं।<ref>{{cite journal | vauthors = Jordan KW, Nordenstam J, Lauwers GY, Rothenberger DA, Alavi K, Garwood M, Cheng LL | title = अक्षुण्ण ऊतक चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी के साथ मानव रेक्टल एडेनोकार्सिनोमा का मेटाबॉलिक लक्षण वर्णन| journal = Diseases of the Colon and Rectum | volume = 52 | issue = 3 | pages = 520–525 | date = March 2009 | pmid = 19333056 | pmc = 2720561 | doi = 10.1007/DCR.0b013e31819c9a2c }}</ref> [[मैसेंजर आरएनए]] (एमआरएनए), जीन एक्सप्रेशन डेटा और [[प्रोटिओमिक्स]] विश्लेषण से कोशिका में उत्पादित होने वाले [[जीन उत्पाद]] के सेट का पता चलता है, डेटा जो सेलुलर कार्य के विधि का प्रतिनिधित्व करता है। इसके विपरीत, मेटाबॉलिक प्रोफाइलिंग उस कोशिका के निकाय क्रिया विज्ञान का तात्कालिक स्नैपशॉट दे सकती है,<ref name=":5">{{cite journal | vauthors = Villate A, San Nicolas M, Gallastegi M, Aulas PA, Olivares M, Usobiaga A, Etxebarria N, Aizpurua-Olaizola O | display-authors = 6 | title = Review: Metabolomics as a prediction tool for plants performance under environmental stress | journal = Plant Science | volume = 303 | pages = 110789 | date = February 2021 | pmid = 33487364 | doi = 10.1016/j.plantsci.2020.110789 | s2cid = 230533604 }}</ref> और इस प्रकार, मेटाबोलॉमिक्स किसी जीव की शारीरिक स्थिति का प्रत्यक्ष कार्यात्मक रीडआउट प्रदान करता है।<ref name="Hollywood_2006">{{cite journal | vauthors = Hollywood K, Brison DR, Goodacre R | title = मेटाबोलॉमिक्स: वर्तमान प्रौद्योगिकियां और भविष्य के रुझान| journal = Proteomics | volume = 6 | issue = 17 | pages = 4716–4723 | date = September 2006 | pmid = 16888765 | doi = 10.1002/pmic.200600106 | s2cid = 14631544 }}</ref> मेटाबोलोम और अन्य सेलुलर एन्सेम्बल ([[जीनोम]], [[ transcriptome |ट्रांस्क्रिप्टोम]] , [[प्रोटीओम]] और [[लिपिडोम]]) के मध्य वास्तव में मात्रात्मक सहसंबंध हैं, जिनका उपयोग जैविक नमूनों में मेटाबोलाइट प्रचुरता की पूर्वानुमान करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए एमआरएनए प्रचुरता।<ref>रेफरी>{{cite journal | vauthors = Cavicchioli MV, Santorsola M, Balboni N, Mercatelli D, Giorgi FM | title = मानव कैंसर कोशिका रेखाओं में ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा से मेटाबोलिक प्रोफाइल की भविष्यवाणी| journal = International Journal of Molecular Sciences | volume = 23 | issue = 7 | pages = 3867 | date = March 2022 | pmid = 35409231 | pmc = 8998886 | doi = 10.3390/ijms23073867 | doi-access = free }}<nowiki></ref> [[ सिस्टम जीव विज्ञान |प्रणाली जीव विज्ञान]] की अंतिम चुनौतियों में से सेलुलर बायोलॉजी की उत्तम समझ प्रदान करने के लिए अन्य सभी [[ओमिक्स]] या -ओमिक्स जानकारी के साथ मेटाबोलॉमिक्स को एकीकृत करना है।
+[[File:The central dogma of biology showing the flow of information from DNA to the phenotype. Associated with each stage is the corresponding systems biology tool from genomics to genomics to metabolomics.png|thumb|जीव विज्ञान की केंद्रीय सिद्धांत डीएनए से फेनोटाइप तक सूचना के प्रवाह को दर्शाती है। जीनोमिक्स से लेकर मेटाबोलॉमिक्स तक, प्रत्येक स्टेप के साथ संबंधित प्रणाली बायोलॉजी टूल जुड़ा हुआ है।]]'''मेटाबोलोमिक्स''' [[मेटाबोलाइट|मेटाबोलाइट्स]] छोटे अणु सब्सट्रेट्स, मध्यवर्ती और सेल उपापचय के उत्पादों से जुड़ी रासायनिक प्रक्रियाओं का वैज्ञानिक अध्ययन है। विशेष रूप से मेटाबोलॉमिक्स अद्वितीय रासायनिक उंगलियों के निशान का व्यवस्थित अध्ययन है जो विशिष्ट सेलुलर प्रक्रियाएं पीछे छोड़ती हैं, उनके छोटे-अणु मेटाबोलाइट प्रोफाइल का अध्ययन<ref>{{cite journal | vauthors = Daviss B  |date= April 2005 |title=मेटाबोलॉमिक्स के लिए बढ़ती पीड़ा|journal=The Scientist |volume=19 |issue=8 |pages=25–28 |url=http://www.the-scientist.com/article/display/15427/ | archive-url = https://web.archive.org/web/20081013014601/http://www.the-scientist.com/article/display/15427/ | archive-date = 13 October 2008 }}</ref> [[ चयापचय |उपापचय]] जैविक कोशिका, ऊतक, अंग या जीव में मेटाबोलाइट्स के पूरे सेट का प्रतिनिधित्व करता है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के अंतिम उत्पाद हैं।<ref>{{cite journal | vauthors = Jordan KW, Nordenstam J, Lauwers GY, Rothenberger DA, Alavi K, Garwood M, Cheng LL | title = अक्षुण्ण ऊतक चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी के साथ मानव रेक्टल एडेनोकार्सिनोमा का मेटाबॉलिक लक्षण वर्णन| journal = Diseases of the Colon and Rectum | volume = 52 | issue = 3 | pages = 520–525 | date = March 2009 | pmid = 19333056 | pmc = 2720561 | doi = 10.1007/DCR.0b013e31819c9a2c }}</ref> [[मैसेंजर आरएनए]] (एमआरएनए), जीन एक्सप्रेशन डेटा और [[प्रोटिओमिक्स]] विश्लेषण से कोशिका में उत्पादित होने वाले [[जीन उत्पाद]] के सेट का पता चलता है, डेटा जो सेलुलर कार्य के विधि का प्रतिनिधित्व करता है। इसके विपरीत, मेटाबॉलिक प्रोफाइलिंग उस कोशिका के निकाय क्रिया विज्ञान का तात्कालिक स्नैपशॉट दे सकती है,<ref name=":5">{{cite journal | vauthors = Villate A, San Nicolas M, Gallastegi M, Aulas PA, Olivares M, Usobiaga A, Etxebarria N, Aizpurua-Olaizola O | display-authors = 6 | title = Review: Metabolomics as a prediction tool for plants performance under environmental stress | journal = Plant Science | volume = 303 | pages = 110789 | date = February 2021 | pmid = 33487364 | doi = 10.1016/j.plantsci.2020.110789 | s2cid = 230533604 }}</ref> और इस प्रकार, मेटाबोलॉमिक्स किसी जीव की शारीरिक स्थिति का प्रत्यक्ष कार्यात्मक रीडआउट प्रदान करता है।<ref name="Hollywood_2006">{{cite journal | vauthors = Hollywood K, Brison DR, Goodacre R | title = मेटाबोलॉमिक्स: वर्तमान प्रौद्योगिकियां और भविष्य के रुझान| journal = Proteomics | volume = 6 | issue = 17 | pages = 4716–4723 | date = September 2006 | pmid = 16888765 | doi = 10.1002/pmic.200600106 | s2cid = 14631544 }}</ref> मेटाबोलोम और अन्य सेलुलर एन्सेम्बल ([[जीनोम]], [[ transcriptome |ट्रांस्क्रिप्टोम]] , [[प्रोटीओम]] और [[लिपिडोम]]) के मध्य वास्तव में मात्रात्मक सहसंबंध हैं, जिनका उपयोग जैविक नमूनों में मेटाबोलाइट प्रचुरता की पूर्वानुमान करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए एमआरएनए प्रचुरता।<ref>{{cite journal | vauthors = Cavicchioli MV, Santorsola M, Balboni N, Mercatelli D, Giorgi FM | title = मानव कैंसर कोशिका रेखाओं में ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा से मेटाबोलिक प्रोफाइल की भविष्यवाणी| journal = International Journal of Molecular Sciences | volume = 23 | issue = 7 | pages = 3867 | date = March 2022 | pmid = 35409231 | pmc = 8998886 | doi = 10.3390/ijms23073867 | doi-access = free }}</ref> [[ सिस्टम जीव विज्ञान |प्रणाली जीव विज्ञान]] की अंतिम चुनौतियों में से सेलुलर बायोलॉजी की उत्तम समझ प्रदान करने के लिए अन्य सभी [[ओमिक्स]] या -ओमिक्स जानकारी के साथ मेटाबोलॉमिक्स को एकीकृत करना है।
 == इतिहास                     ==
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 # क्लिनिकल डेटा और
 # आणविक जीव विज्ञान/जैव रसायन डेटा।
-डेटाबेस में 220,945 मेटाबोलाइट प्रविष्टियाँ हैं जिनमें पानी में घुलनशील और लिपिड घुलनशील मेटाबोलाइट्स दोनों सम्मिलित हैं। इसके अतिरिक्त, 8,610 प्रोटीन अनुक्रम (एंजाइम और ट्रांसपोर्टर) इन मेटाबोलाइट प्रविष्टियों से जुड़े हुए हैं। प्रत्येक मेटाबोकार्ड प्रविष्टि में 130 डेटा फ़ील्ड होते हैं जिनमें से 2/3 जानकारी रासायनिक/नैदानिक डेटा के लिए समर्पित होती है और अन्य 1/3 एंजाइमैटिक या जैव रासायनिक डेटा के लिए समर्पित होती है।<ref>{{cite journal | vauthors = Wishart DS, Guo A, Oler E, Wang F, Anjum A, Peters H, Dizon R, Sayeeda Z, Tian S, Lee BL, Berjanskii M, Mah R, Yamamoto M, Jovel J, Torres-Calzada C, Hiebert-Giesbrecht M, Lui VW, Varshavi D, Varshavi D, Allen D, Arndt D, Khetarpal N, Sivakumaran A, Harford K, Sanford S, Yee K, Cao X, Budinski Z, Liigand J, Zhang L, Zheng J, Mandal R, Karu N, Dambrova M, Schiöth HB, Greiner R, Gautam V | display-authors = 6 | title = HMDB 5.0: the Human Metabolome Database for 2022 | journal = Nucleic Acids Research | volume = 50 | issue = D1 | pages = D622–D631 | date = January 2022 | pmid = 34986597 | pmc = 8728138 | doi = 10.1093/nar/gkab1062 }}</ref> एचएमडीबी के संस्करण 3.5 में >16,000 अंतर्जात मेटाबोलाइट्स, >1,500 दवाएं और >22,000 खाद्य घटक या खाद्य मेटाबोलाइट्स सम्मिलित हैं।<ref name=ref_23161693>{{cite journal | vauthors = Wishart DS, Jewison T, Guo AC, Wilson M, Knox C, Liu Y, Djoumbou Y, Mandal R, Aziat F, Dong E, Bouatra S, Sinelnikov I, Arndt D, Xia J, Liu P, Yallou F, Bjorndahl T, Perez-Pineiro R, Eisner R, Allen F, Neveu V, Greiner R, Scalbert A | display-authors = 6 | title = एचएमडीबी 3.0--2013 में मानव मेटाबोलोम डेटाबेस| journal = Nucleic Acids Research | volume = 41 | issue = Database issue | pages = D801–D807 | date = January 2013 | pmid = 23161693 | pmc = 3531200 | doi = 10.1093/nar/gks1065 }}</ref> ह्यूमन मेटाबोलोम डेटाबेस पर उपलब्ध और वर्तमान वैज्ञानिक साहित्य में उपलब्ध जानकारी के विश्लेषण पर आधारित यह जानकारी पूर्ण नहीं है।<ref>रेफरी>{{cite journal | vauthors = Pearson H | title = मानव चयापचय से मिलें| journal = Nature | volume = 446 | issue = 7131 | pages = 8 | date = March 2007 | pmid = 17330009 | doi = 10.1038/446008a | s2cid = 2235062 | doi-access = free | bibcode = 2007Natur.446....8P }}<nowiki></ref> इसके विपरीत, अन्य जीवों के उपापचय के बारे में बहुत कुछ ज्ञात है। उदाहरण के लिए, 50,000 से अधिक मेटाबोलाइट्स को प्लांट किंगडम से चिह्नित किया गया है, और अनेक हजारों मेटाबोलाइट्स को एकल पौधों से पहचाना और/या चिह्नित किया गया है।<ref>रेफरी>{{cite journal | vauthors = De Luca V, St Pierre B | title = क्षारीय जैवसंश्लेषण की कोशिका और विकासात्मक जीव विज्ञान| journal = Trends in Plant Science | volume = 5 | issue = 4 | pages = 168–173 | date = April 2000 | pmid = 10740298 | doi = 10.1016/S1360-1385(00)01575-2 }}<nowiki></ref><ref>{{cite journal | vauthors = Griffin JL, Shockcor JP | title = कैंसर कोशिकाओं की मेटाबोलिक प्रोफ़ाइल| journal = Nature Reviews. Cancer | volume = 4 | issue = 7 | pages = 551–561 | date = July 2004 | pmid = 15229480 | doi = 10.1038/nrc1390 | s2cid = 527894 }}</ref>
+डेटाबेस में 220,945 मेटाबोलाइट प्रविष्टियाँ हैं जिनमें पानी में घुलनशील और लिपिड घुलनशील मेटाबोलाइट्स दोनों सम्मिलित हैं। इसके अतिरिक्त, 8,610 प्रोटीन अनुक्रम (एंजाइम और ट्रांसपोर्टर) इन मेटाबोलाइट प्रविष्टियों से जुड़े हुए हैं। प्रत्येक मेटाबोकार्ड प्रविष्टि में 130 डेटा फ़ील्ड होते हैं जिनमें से 2/3 जानकारी रासायनिक/नैदानिक डेटा के लिए समर्पित होती है और अन्य 1/3 एंजाइमैटिक या जैव रासायनिक डेटा के लिए समर्पित होती है।<ref>{{cite journal | vauthors = Wishart DS, Guo A, Oler E, Wang F, Anjum A, Peters H, Dizon R, Sayeeda Z, Tian S, Lee BL, Berjanskii M, Mah R, Yamamoto M, Jovel J, Torres-Calzada C, Hiebert-Giesbrecht M, Lui VW, Varshavi D, Varshavi D, Allen D, Arndt D, Khetarpal N, Sivakumaran A, Harford K, Sanford S, Yee K, Cao X, Budinski Z, Liigand J, Zhang L, Zheng J, Mandal R, Karu N, Dambrova M, Schiöth HB, Greiner R, Gautam V | display-authors = 6 | title = HMDB 5.0: the Human Metabolome Database for 2022 | journal = Nucleic Acids Research | volume = 50 | issue = D1 | pages = D622–D631 | date = January 2022 | pmid = 34986597 | pmc = 8728138 | doi = 10.1093/nar/gkab1062 }}</ref> एचएमडीबी के संस्करण 3.5 में >16,000 अंतर्जात मेटाबोलाइट्स, >1,500 दवाएं और >22,000 खाद्य घटक या खाद्य मेटाबोलाइट्स सम्मिलित हैं।<ref name=ref_23161693>{{cite journal | vauthors = Wishart DS, Jewison T, Guo AC, Wilson M, Knox C, Liu Y, Djoumbou Y, Mandal R, Aziat F, Dong E, Bouatra S, Sinelnikov I, Arndt D, Xia J, Liu P, Yallou F, Bjorndahl T, Perez-Pineiro R, Eisner R, Allen F, Neveu V, Greiner R, Scalbert A | display-authors = 6 | title = एचएमडीबी 3.0--2013 में मानव मेटाबोलोम डेटाबेस| journal = Nucleic Acids Research | volume = 41 | issue = Database issue | pages = D801–D807 | date = January 2013 | pmid = 23161693 | pmc = 3531200 | doi = 10.1093/nar/gks1065 }}</ref> ह्यूमन मेटाबोलोम डेटाबेस पर उपलब्ध और वर्तमान वैज्ञानिक साहित्य में उपलब्ध जानकारी के विश्लेषण पर आधारित यह जानकारी पूर्ण नहीं है।<ref>{{cite journal | vauthors = Pearson H | title = मानव चयापचय से मिलें| journal = Nature | volume = 446 | issue = 7131 | pages = 8 | date = March 2007 | pmid = 17330009 | doi = 10.1038/446008a | s2cid = 2235062 | doi-access = free | bibcode = 2007Natur.446....8P }}<nowiki></ref> इसके विपरीत, अन्य जीवों के उपापचय के बारे में बहुत कुछ ज्ञात है। उदाहरण के लिए, 50,000 से अधिक मेटाबोलाइट्स को प्लांट किंगडम से चिह्नित किया गया है, और अनेक हजारों मेटाबोलाइट्स को एकल पौधों से पहचाना और/या चिह्नित किया गया है।<ref>{{cite journal | vauthors = De Luca V, St Pierre B | title = क्षारीय जैवसंश्लेषण की कोशिका और विकासात्मक जीव विज्ञान| journal = Trends in Plant Science | volume = 5 | issue = 4 | pages = 168–173 | date = April 2000 | pmid = 10740298 | doi = 10.1016/S1360-1385(00)01575-2 }}</ref><ref>{{cite journal | vauthors = Griffin JL, Shockcor JP | title = कैंसर कोशिकाओं की मेटाबोलिक प्रोफ़ाइल| journal = Nature Reviews. Cancer | volume = 4 | issue = 7 | pages = 551–561 | date = July 2004 | pmid = 15229480 | doi = 10.1038/nrc1390 | s2cid = 527894 }}</ref>
-प्रत्येक प्रकार की कोशिका और ऊतक में अद्वितीय उपापचय 'फ़िंगरप्रिंट' होता है जो अंग या ऊतक-विशिष्ट जानकारी को स्पष्ट कर सकता है। मेटाबोलॉमिक्स विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले जैव-नमूनों में प्लाज्मा, सीरम, मूत्र, लार, मल, मांसपेशी, पसीना, साँस छोड़ना और जठरांत्र द्रव सम्मिलित हैं, किंतु इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।<ref name=":4">{{cite journal | vauthors = Ulaszewska MM, Weinert CH, Trimigno A, Portmann R, Andres Lacueva C, Badertscher R, Brennan L, Brunius C, Bub A, Capozzi F, Cialiè Rosso M, Cordero CE, Daniel H, Durand S, Egert B, Ferrario PG, Feskens EJ, Franceschi P, Garcia-Aloy M, Giacomoni F, Giesbertz P, González-Domínguez R, Hanhineva K, Hemeryck LY, Kopka J, Kulling SE, Llorach R, Manach C, Mattivi F, Migné C, Münger LH, Ott B, Picone G, Pimentel G, Pujos-Guillot E, Riccadonna S, Rist MJ, Rombouts C, Rubert J, Skurk T, Sri Harsha PS, Van Meulebroek L, Vanhaecke L, Vázquez-Fresno R, Wishart D, Vergères G | display-authors = 6 | title = Nutrimetabolomics: An Integrative Action for Metabolomic Analyses in Human Nutritional Studies | journal = Molecular Nutrition & Food Research | volume = 63 | issue = 1 | pages = e1800384 | date = January 2019 | pmid = 30176196 | doi = 10.1002/mnfr.201800384 | doi-access = free }}</ref> संग्रह में सरलता से उच्च अस्थायी समाधान की सुविधा मिलती है, और क्योंकि वह सदैव निकाय के साथ गतिशील संतुलन में होते हैं, वह होस्ट का समग्र रूप से वर्णन कर सकते हैं। <ref><ref name="Nicholson 2003 668–676">{{cite journal | vauthors = Nicholson JK, Wilson ID | title = राय: 'वैश्विक' सिस्टम जीवविज्ञान को समझना: मेटाबोनॉमिक्स और चयापचय की निरंतरता| journal = Nature Reviews. Drug Discovery | volume = 2 | issue = 8 | pages = 668–676 | date = August 2003 | pmid = 12904817 | doi = 10.1038/nrd1157 | s2cid = 23743031 }}&lt;nowiki&gt;</ref> तथा जीनोम बता सकता है कि क्या हो सकता है, ट्रांस्क्रिप्टोम बता सकता है कि क्या हो रहा है, प्रोटीओम बता सकता है कि ऐसा क्यों होता है और मेटाबोलोम बता सकता है कि क्या हुआ है और क्या हो रहा है।<ref>फरी>{{cite journal | vauthors = Dettmer K, Aronov PA, Hammock BD | title = मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित मेटाबोलॉमिक्स| journal = Mass Spectrometry Reviews | volume = 26 | issue = 1 | pages = 51–78 | date = 2007 | pmid = 16921475 | pmc = 1904337 | doi = 10.1002/mas.20108 | bibcode = 2007MSRv...26...51D }}&lt;nowiki&gt;</ref>
+प्रत्येक प्रकार की कोशिका और ऊतक में अद्वितीय उपापचय 'फ़िंगरप्रिंट' होता है जो अंग या ऊतक-विशिष्ट जानकारी को स्पष्ट कर सकता है। मेटाबोलॉमिक्स विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले जैव-नमूनों में प्लाज्मा, सीरम, मूत्र, लार, मल, मांसपेशी, पसीना, साँस छोड़ना और जठरांत्र द्रव सम्मिलित हैं, किंतु इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।<ref name=":4">{{cite journal | vauthors = Ulaszewska MM, Weinert CH, Trimigno A, Portmann R, Andres Lacueva C, Badertscher R, Brennan L, Brunius C, Bub A, Capozzi F, Cialiè Rosso M, Cordero CE, Daniel H, Durand S, Egert B, Ferrario PG, Feskens EJ, Franceschi P, Garcia-Aloy M, Giacomoni F, Giesbertz P, González-Domínguez R, Hanhineva K, Hemeryck LY, Kopka J, Kulling SE, Llorach R, Manach C, Mattivi F, Migné C, Münger LH, Ott B, Picone G, Pimentel G, Pujos-Guillot E, Riccadonna S, Rist MJ, Rombouts C, Rubert J, Skurk T, Sri Harsha PS, Van Meulebroek L, Vanhaecke L, Vázquez-Fresno R, Wishart D, Vergères G | display-authors = 6 | title = Nutrimetabolomics: An Integrative Action for Metabolomic Analyses in Human Nutritional Studies | journal = Molecular Nutrition & Food Research | volume = 63 | issue = 1 | pages = e1800384 | date = January 2019 | pmid = 30176196 | doi = 10.1002/mnfr.201800384 | doi-access = free }}</ref> संग्रह में सरलता से उच्च अस्थायी समाधान की सुविधा मिलती है, और क्योंकि वह सदैव निकाय के साथ गतिशील संतुलन में होते हैं, वह होस्ट का समग्र रूप से वर्णन कर सकते हैं। <ref><ref name="Nicholson 2003 668–676">{{cite journal | vauthors = Nicholson JK, Wilson ID | title = राय: 'वैश्विक' सिस्टम जीवविज्ञान को समझना: मेटाबोनॉमिक्स और चयापचय की निरंतरता| journal = Nature Reviews. Drug Discovery | volume = 2 | issue = 8 | pages = 668–676 | date = August 2003 | pmid = 12904817 | doi = 10.1038/nrd1157 | s2cid = 23743031 }}&lt;nowiki&gt;</ref> तथा जीनोम बता सकता है कि क्या हो सकता है, ट्रांस्क्रिप्टोम बता सकता है कि क्या हो रहा है, प्रोटीओम बता सकता है कि ऐसा क्यों होता है और मेटाबोलोम बता सकता है कि क्या हुआ है और क्या हो रहा है।<ref>{{cite journal | vauthors = Dettmer K, Aronov PA, Hammock BD | title = मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित मेटाबोलॉमिक्स| journal = Mass Spectrometry Reviews | volume = 26 | issue = 1 | pages = 51–78 | date = 2007 | pmid = 16921475 | pmc = 1904337 | doi = 10.1002/mas.20108 | bibcode = 2007MSRv...26...51D }}&lt;nowiki&gt;</ref>
 ==मेटाबोलाइट्स==
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 ==विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियाँ         ==
-[[File:Key_stages_of_a_metabolomics_study.png|thumb|right|उपापचय अध्ययन के मुख्य चरण]]उपापचय अध्ययन का विशिष्ट कार्यप्रवाह चित्र में दिखाया गया है। सबसे पहले, ऊतक, प्लाज्मा, मूत्र, लार, कोशिकाओं आदि से नमूने एकत्र किए जाते हैं। इसके पश्चात, मेटाबोलाइट्स को अधिकांशतः आंतरिक मानकों और व्युत्पन्नकरण के साथ निकाला जाता है।<ref name="Dettmer_2007">{{cite journal | vauthors = Dettmer K, Aronov PA, Hammock BD | title = मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित मेटाबोलॉमिक्स| journal = Mass Spectrometry Reviews | volume = 26 | issue = 1 | pages = 51–78 | date = 2007 | pmid = 16921475 | pmc = 1904337 | doi = 10.1002/mas.20108 | bibcode = 2007MSRv...26...51D }}</ref> नमूना विश्लेषण के समय मेटाबोलाइट्स की मात्रा निर्धारित की जाती है ([[तरल क्रोमाटोग्राफी]] या [[ गैस वर्णलेखन |गैस वर्णलेखन]] मास स्पेक्ट्रोमेट्री और/या परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी के साथ मिलकर)। राव आउटपुट डेटा का उपयोग मेटाबोलाइट सुविधा निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है और सांख्यिकीय विश्लेषण (जैसे प्रमुख घटक विश्लेषण) से पहले संसाधित किया जा सकता है। जो की रोग की स्थिति और परिणामों के साथ जुड़ाव की पहचान करने, महत्वपूर्ण सहसंबंध निर्धारित करने और उपस्थित जैविक ज्ञान के साथ उपापचय हस्ताक्षरों को चिह्नित करने के लिए अनेक जैव सूचनात्मक उपकरण और सॉफ़्टवेयर उपलब्ध हैं।<ref><ref name = pmid23157406 >{{cite journal | vauthors = Rasmiena AA, Ng TW, Meikle PJ | title = मेटाबोलोमिक्स और इस्केमिक हृदय रोग| journal = Clinical Science | volume = 124 | issue = 5 | pages = 289–306 | date = March 2013 | pmid = 23157406 | doi = 10.1042/CS20120268 }}</ref>
+[[File:Key_stages_of_a_metabolomics_study.png|thumb|right|उपापचय अध्ययन के मुख्य चरण]]उपापचय अध्ययन का विशिष्ट कार्यप्रवाह चित्र में दिखाया गया है। सबसे पहले, ऊतक, प्लाज्मा, मूत्र, लार, कोशिकाओं आदि से नमूने एकत्र किए जाते हैं। इसके पश्चात, मेटाबोलाइट्स को अधिकांशतः आंतरिक मानकों और व्युत्पन्नकरण के साथ निकाला जाता है।<ref name="Dettmer_2007">{{cite journal | vauthors = Dettmer K, Aronov PA, Hammock BD | title = Mass spectrometry-based metabolomics | journal = Mass Spectrometry Reviews | volume = 26 | issue = 1 | pages = 51–78 | date = 2007 | pmid = 16921475 | pmc = 1904337 | doi = 10.1002/mas.20108 | bibcode = 2007MSRv...26...51D }}</ref>  नमूना विश्लेषण के समय मेटाबोलाइट्स की मात्रा निर्धारित की जाती है ([[तरल क्रोमाटोग्राफी]] या [[ गैस वर्णलेखन |गैस वर्णलेखन]] मास स्पेक्ट्रोमेट्री और/या परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी के साथ मिलकर)। राव आउटपुट डेटा का उपयोग मेटाबोलाइट सुविधा निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है और सांख्यिकीय विश्लेषण (जैसे प्रमुख घटक विश्लेषण) से पहले संसाधित किया जा सकता है। जो की रोग की स्थिति और परिणामों के साथ जुड़ाव की पहचान करने, महत्वपूर्ण सहसंबंध निर्धारित करने और उपस्थित जैविक ज्ञान के साथ उपापचय हस्ताक्षरों को चिह्नित करने के लिए अनेक जैव सूचनात्मक उपकरण और सॉफ़्टवेयर उपलब्ध हैं।<ref name="pmid23157406">{{cite journal | vauthors = Rasmiena AA, Ng TW, Meikle PJ | title = Metabolomics and ischaemic heart disease | journal = Clinical Science | volume = 124 | issue = 5 | pages = 289–306 | date = March 2013 | pmid = 23157406 | doi = 10.1042/CS20120268 }}</ref>
 ===पृथक्करण विधियाँ===
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 बड़ी नमूना मात्रा की आवश्यकता है (0.1-0.5 एमएल)
 |}
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 मेटाबोलॉमिक्स में उत्पन्न डेटा में समान्यत: विभिन्न परिस्थितियों में विषयों पर किए गए माप सम्मिलित होते हैं। ये माप डिजीटल स्पेक्ट्रा, या मेटाबोलाइट सुविधाओं की सूची हो सकते हैं। अपने सरलतम रूप में, यह विषयों के अनुरूप पंक्तियों और मेटाबोलाइट विशेषताओं (या इसके विपरीत) के अनुरूप स्तंभों के साथ आव्यूह उत्पन्न करता है।<ref name="VDGarticle"/> एनएमआर और मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा दोनों के विश्लेषण के लिए वर्तमान में अनेक सांख्यिकीय कार्यक्रम उपलब्ध हैं। टेबल में दिखाए गए मेटाबोलॉमिक्स डेटा के विश्लेषण के लिए बड़ी संख्या में मुफ्त सॉफ़्टवेयर पहले से ही उपलब्ध हैं। टेबल में सूचीबद्ध कुछ सांख्यिकीय उपकरण एनएमआर डेटा विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किए गए थे जो एमएस डेटा के लिए भी उपयोगी थे।<ref name="Sugimoto_2012">{{cite journal | vauthors = Sugimoto M, Kawakami M, Robert M, Soga T, Tomita M | title = मास स्पेक्ट्रोस्कोपी-आधारित मेटाबोलॉमिक डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए जैव सूचना विज्ञान उपकरण| journal = Current Bioinformatics | volume = 7 | issue = 1 | pages = 96–108 | date = March 2012 | pmid = 22438836 | pmc = 3299976 | doi = 10.2174/157489312799304431 }}</ref> मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा के लिए, सॉफ्टवेयर उपलब्ध है जो उन अणुओं की पहचान करता है जो प्रयोगात्मक डिजाइन के आधार पर मास-ओवर-आवेश मान और कभी-कभी अवधारण समय के आधार पर विषय समूहों में भिन्न होते हैं।<ref name="Spicer_2017">{{cite journal | vauthors = Spicer R, Salek RM, Moreno P, Cañueto D, Steinbeck C | title = मेटाबोलॉमिक्स विश्लेषण के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध सॉफ़्टवेयर टूल को नेविगेट करना| journal = Metabolomics | volume = 13 | issue = 9 | pages = 106 | date = 2017 | pmid = 28890673 | pmc = 5550549 | doi = 10.1007/s11306-017-1242-7 }}</ref>
-एक बार मेटाबोलाइट डेटा आव्यूह निर्धारित हो जाने के पश्चात, पैटर्न और कनेक्शन को स्पष्ट करने के लिए बिना पर्यवेक्षित डेटा कटौती तकनीकों (जैसे पीसीए) का उपयोग किया जा सकता है। अनेक अध्ययनों में, जिनमें दवा-विषाक्तता और कुछ रोग मॉडल का मूल्यांकन सम्मिलित है, रुचि के मेटाबोलाइट्स को प्राथमिकता से नहीं जाना जाता है। यह बिना पर्यवेक्षित विधियों को, जिनमें वर्ग सदस्यता की कोई पूर्व धारणा नहीं होती, लोकप्रिय पहली पसंद बनाता है। इन विधियों में सबसे समान्य में प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) सम्मिलित है जो डेटासेट के आयामों को कुशलतापूर्वक कुछ तक कम कर सकता है जो सबसे बड़ी भिन्नता को समझाता है। <ref name="Nicholson 2003 668–676"/> जब निचले-आयामी पीसीए स्थान में विश्लेषण किया जाता है, तो समान उपापचय फिंगरप्रिंट वाले नमूनों के क्लस्टरिंग का पता लगाया जा सकता है। पीसीए एल्गोरिदम का लक्ष्य सभी सहसंबद्ध वेरिएबल को बहुत कम संख्या में असंबद्ध वेरिएबल (जिन्हें प्रमुख घटक (पीसी) कहा जाता है) से बदलना और अधिकांश जानकारी को मूल डेटासेट में बनाए रखना है।<ref>{{cite journal | vauthors = Ren S, Hinzman AA, Kang EL, Szczesniak RD, Lu LJ | title = मेटाबोलॉमिक्स डेटा का कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय विश्लेषण।| journal = Metabolomics | date = December 2015 | volume = 11 | issue = 6 | pages = 1492–513 | doi = 10.1007/s11306-015-0823-6 | s2cid = 15712363 }}</ref> यह क्लस्टरिंग पैटर्न को स्पष्ट कर सकती है और रोग बायोमार्कर - मेटाबोलाइट्स के निर्धारण में सहायता कर सकती है जो वर्ग सदस्यता के साथ सबसे अधिक सहसंबद्ध होते हैं।
+एक बार मेटाबोलाइट डेटा आव्यूह निर्धारित हो जाने के पश्चात, पैटर्न और कनेक्शन को स्पष्ट करने के लिए बिना पर्यवेक्षित डेटा कटौती तकनीकों (जैसे पीसीए) का उपयोग किया जा सकता है। अनेक अध्ययनों में, जिनमें दवा-विषाक्तता और कुछ रोग मॉडल का मूल्यांकन सम्मिलित है, रुचि के मेटाबोलाइट्स को प्राथमिकता से नहीं जाना जाता है। यह बिना पर्यवेक्षित विधियों को, जिनमें वर्ग सदस्यता की कोई पूर्व धारणा नहीं होती, लोकप्रिय पहली पसंद बनाता है। इन विधियों में सबसे समान्य में प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) सम्मिलित है जो डेटासेट के आयामों को कुशलतापूर्वक कुछ तक कम कर सकता है जो सबसे बड़ी भिन्नता को समझाता है।  जब निचले-आयामी पीसीए स्थान में विश्लेषण किया जाता है, तो समान उपापचय फिंगरप्रिंट वाले नमूनों के क्लस्टरिंग का पता लगाया जा सकता है। पीसीए एल्गोरिदम का लक्ष्य सभी सहसंबद्ध वेरिएबल को बहुत कम संख्या में असंबद्ध वेरिएबल (जिन्हें प्रमुख घटक (पीसी) कहा जाता है) से बदलना और अधिकांश जानकारी को मूल डेटासेट में बनाए रखना है।<ref>{{cite journal | vauthors = Ren S, Hinzman AA, Kang EL, Szczesniak RD, Lu LJ | title = मेटाबोलॉमिक्स डेटा का कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय विश्लेषण।| journal = Metabolomics | date = December 2015 | volume = 11 | issue = 6 | pages = 1492–513 | doi = 10.1007/s11306-015-0823-6 | s2cid = 15712363 }}</ref> यह क्लस्टरिंग पैटर्न को स्पष्ट कर सकती है और रोग बायोमार्कर - मेटाबोलाइट्स के निर्धारण में सहायता कर सकती है जो वर्ग सदस्यता के साथ सबसे अधिक सहसंबद्ध होते हैं।
 रैखिक मॉडल समान्यत: मेटाबोलॉमिक्स डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं, किंतु बहुसंरेखता से प्रभावित होते हैं। दूसरी ओर [[बहुभिन्नरूपी आँकड़े]] उच्च-आयामी सहसंबद्ध मेटाबोलॉमिक्स डेटा के लिए संपन्न विधि हैं, जिनमें से सबसे लोकप्रिय है [[आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन]] या अव्यक्त संरचनाओं का प्रक्षेपण (पीएलएस) प्रतिगमन और इसका वर्गीकरण संस्करण पीएलएस-डीए अन्य [[डेटा खनन|डेटा]] माइनिंग विधियों, जैसे [[बेतरतीब जंगल|यादृच्छिक वन, समर्थन-वेक्टर मशीनें]], सपोर्ट-वेक्टर मशीनें, आदि पर अलक्षित मेटाबोलॉमिक्स डेटा विश्लेषण के लिए अधिक ध्यान दिया जा रहा है।<ref>{{cite journal | vauthors = Gromski PS, Muhamadali H, Ellis DI, Xu Y, Correa E, Turner ML, Goodacre R | title = एक ट्यूटोरियल समीक्षा: मेटाबोलॉमिक्स और आंशिक रूप से न्यूनतम वर्ग-विभेदक विश्लेषण - सुविधा का विवाह या शॉटगन विवाह| journal = Analytica Chimica Acta | volume = 879 | pages = 10–23 | date = June 2015 | pmid = 26002472 | doi = 10.1016/j.aca.2015.02.012 }}</ref> अविभाज्य विधियों के स्थिति में, मौलिक सांख्यिकी उपकरणों (जैसे छात्र का टी-टेस्ट, विस्टेप या मिश्रित मॉडल का विश्लेषण) का उपयोग करके वेरिएबल का एक-एक करके विश्लेषण किया जाता है और केवल पर्याप्त छोटे p-मान वाले इन्हें ही प्रासंगिक माना जाता है।<ref name=":4" /> चूँकि, अनेक तुलनाओं की समस्या होने पर गलत खोजों को कम करने के लिए सुधार रणनीतियों का उपयोग किया जाना चाहिए क्योंकि अलक्षित मेटाबोलॉमिक्स में सीधे मेटाबोलाइट्स की कुल मात्रा को मापने के लिए कोई मानक विधि नहीं है।<ref>{{Cite web |title=Metabolomics in the clinic: A review of the shared and unique features of untargeted metabolomics for clinical research and clinical testing |url=https://www.metabolon.com/resources/publications/clinical-research-testing-untargeted-metabolomics/ |access-date=2022-11-08 |website=Metabolon |language=en-US}}</ref> [[बहुभिन्नरूपी विश्लेषण]] के लिए, मॉडल को सदैव यह सुनिश्चित करने के लिए मान्य किया जाना चाहिए कि परिणामों को सामान्यीकृत किया जा सकता है।
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मेटाबोलोम

मेटाबोलाइट्स

मेटाबोनॉमिक्स

एक्सोमेटाबोलोमिक्स

विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियाँ

पृथक्करण विधियाँ

जाँच विधि

सांख्यिकीय विधियाँ

यंत्र अधिगम और डेटा माइनिंग

मुख्य अनुप्रयोग

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