原发性脑干损伤致死大鼠的脑干组织代谢组学分析

doi:10.12116/j.issn.1004-5619.2022.420510

法医学杂志 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (4): 373-381.DOI: 10.12116/j.issn.1004-5619.2022.420510

原发性脑干损伤致死大鼠的脑干组织代谢组学分析

苏秦¹^,²(), 陈倩玲³, 吴伟斌¹, 向青青¹, 杨成梁³, 乔东访³(), 李志刚¹()

^1.广州市刑事科学技术研究所法医病理学公安部重点实验室，广东广州 510442
^2.中山大学中山医学院法医系，广东广州 510080
^3.南方医科大学法医学院，广东广州 510515

收稿日期:2022-05-24 发布日期:2023-10-10 出版日期:2023-08-25
通讯作者: 乔东访,李志刚
作者简介:李志刚，男，博士，主检法医师，主要从事法医病理学研究；E-mail：23175556@qq.com
乔东访，男，博士，主任法医师，主要从事法医病理学研究；E-mail：qiaodf@163.com
苏秦（1990—），女，博士，主要从事法医物证学和法医病理学研究；E-mail：qinsu1359@163.com
基金资助:
广州市科技计划资助项目(2019030011)

Metabonomics Analysis of Brain Stem Tissue in Rats with Primary Brain Stem Injury Caused Death

Qin SU¹^,²(), Qian-ling CHEN³, Wei-bin WU¹, Qing-qing XIANG¹, Cheng-liang YANG³, Dong-fang QIAO³(), Zhi-gang LI¹()

^1.Key Laboratory of Forensic Pathology, Ministry of Public Security, Guangzhou Forensic Science Institute, Guangzhou 510442, China
^2.Faculty of Forensic Medicine, Zhongshan School of Medicine, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510080, China
^3.School of Forensic Medicine, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China

Received:2022-05-24 Online:2023-10-10 Published:2023-08-25
Contact: Dong-fang QIAO,Zhi-gang LI

1. 作者贡献声明和利益冲突声明.pdf(121KB)

摘要/Abstract

摘要：

目的应用代谢组学方法观察原发性脑干损伤（primary brain stem injury，PBSI）致死大鼠脑干组织代谢产物的变化规律，探索诊断PBSI的潜在生物标志物。方法建立PBSI、非脑干脑损伤和剪头处死大鼠模型，采用基于LC-MS技术的代谢组学方法，获得脑干代谢图谱并将其注释到HMDB数据库，应用偏最小二乘-判别分析法（partial least square-discriminant analysis，PLS-DA）、随机森林算法筛选出与PBSI诊断相关的潜在代谢标志物。结果通过PLS-DA筛选出86种与PBSI相关的潜在代谢标志物，并通过随机森林算法建模和预测，准确率为83.3%。对注释到HMDB数据库的818种代谢标志物进行随机森林建模和预测，准确率高达88.9%。根据在死因鉴定中重要程度的排序，最终筛选出最为重要且在PBSI大鼠模型中显著上调的代谢标志物为HMDB0038126（京尼平苷酸）、HMDB0013272（N-月桂酰甘氨酸）、HMDB0005199［（R）-去甲猪毛菜碱］和HMDB0013645（N，N-二甲基鞘氨醇）。结论京尼平苷酸、N-月桂酰甘氨酸、（R）-去甲猪毛菜碱和N，N-二甲基鞘氨醇有望成为PBSI诊断的重要代谢物指标，进而为法医学实践提供线索。

关键词: 法医病理学, 代谢组学, 死亡原因, 原发性脑干损伤, 液相色谱-质谱法, 偏最小二乘-判别分析法, 随机森林算法, 大鼠

Abstract:

Objective To explore the potential biomarkers for the diagnosis of primary brain stem injury （PBSI） by using metabonomics method to observe the changes of metabolites in rats with PBSI caused death. Methods PBSI, non-brain stem brain injury and decapitation rat models were established, and metabolic maps of brain stem were obtained by LC-MS metabonomics method and annotated to the HMDB database. Partial least square-discriminant analysis （PLS-DA） and random forest methods were used to screen potential biomarkers associated with PBSI diagnosis. Results Eighty-six potential metabolic markers associated with PBSI were screened by PLS-DA. They were modeled and predicted by random forest algorithm with an accuracy rate of 83.3%. The 818 metabolic markers annotated to HMDB database were used for random forest modeling and prediction, and the accuracy rate was 88.9%. According to the importance in the identification of cause of death, the most important metabolic markers that were significantly up-regulated in PBSI group were HMDB0038126 （genipinic acid, GA）, HMDB0013272 （N-lauroylglycine）, HMDB0005199 [（R）-salsolinol] and HMDB0013645 （N,N-dimethylsphingosine）. Conclusion GA, N-lauroylglycine, （R）-salsolinol and N,N-dimethylsphingosine are expected to be important metabolite indicators in the diagnosis of PBSI caused death, thus providing clues for forensic medicine practice.

Key words: forensic pathology, metabonomics, cause of death, primary brain stem injury, liquid chromato-graphy-mass spectroscopy （LC-MS）, partial least square-discriminant analysis （PLS-DA）, random forest algorithm, rats

中图分类号:

苏秦, 陈倩玲, 吴伟斌, 向青青, 杨成梁, 乔东访, 李志刚. 原发性脑干损伤致死大鼠的脑干组织代谢组学分析[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 373-381.

Qin SU, Qian-ling CHEN, Wei-bin WU, Qing-qing XIANG, Cheng-liang YANG, Dong-fang QIAO, Zhi-gang LI. Metabonomics Analysis of Brain Stem Tissue in Rats with Primary Brain Stem Injury Caused Death[J]. Journal of Forensic Medicine, 2023, 39(4): 373-381.

图/表 10

图1 大鼠模型的构建A：撞击模型装置；B：PBSI组撞击点；C：非脑干脑损伤组撞击点。

Fig. 1 Construction of rat models

图2 不同死因大鼠脑组织的病理学改变（HE染色）图中标尺为200 μm。

Fig. 2 Pathological changes of rat brain tissues with different causes of death （HE staining）

图3 不同死因大鼠脑干组织的病理学改变（甘氨酸银染色）箭头示脑干轴索异常。图中标尺为50 μm。

Fig. 3 Pathological changes of rat brain stem tissues with different causes of death （Silver staining）

图4 不同死因大鼠死后不同时间点脑干组织的PLS-DA得分图A：死后6 h；B：死后1 d；C：死后3 d。

Fig. 4 PLS-DA score plots of rat brain stem tissues with different causes of death at different time points after death

图5 不同死因大鼠死后不同时间点脑干组织OPLS-DA的置换检验（200次）结果A：死后6 h；B：死后1 d；C：死后3 d。

Fig. 5 Permutation test results （200 times） of OPLS-DA of rat brain stem tissues with different causes of death at different time points after death

图6 死后6 h、1 d和3 d大鼠脑干组织代谢标志物的韦恩图

Fig. 6 Venn diagram of metabolic markers in rat brain stem tissues at 6 h， 1 d and 3 d after death

图7 86种代谢标志物的随机森林模型构建结果A：对PLS-DA筛选出来的86种代谢标志物进行随机森林建模预测准确率的ROC曲线；B：86种代谢标志物随机森林模型的变量重要性排序（前20个）。

Fig. 7 Construction results of random forest model for 86 metabolic markers

表1 86种代谢标志物和818种代谢标志物进行随机森林建模的预测结果 (个)

Tab. 1 Prediction results of random forest modeling using 86 metabolic markers and 818 metabolic markers

组别	86种代谢标志物的预测值			818种代谢标志物的预测值
组别	对照组	非脑干脑损伤组	PBSI组	对照组	非脑干脑损伤组	PBSI组
对照	6	0	0	6	0	0
非脑干脑损伤	1	4	1	0	5	1
PBSI	0	1	5	0	1	5

图8 15种代谢标志物在不同死因大鼠脑干组织中的相对表达量

Fig. 8 Relative expression levels of 15 metabolic markers in the rat brain stem tissues with different causes of death

图9 818种代谢标志物的随机森林模型构建结果A：对被注释到HMDB数据库的818种代谢标志物进行随机森林建模预测准确率的ROC曲线；B：818种代谢标志物随机森林模型的变量重要性排序（前20个）。

Fig. 9 Construction results of random forest model for 818 metabolic markers

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