METABOLOMICS: BIO-ANALYTISCHE STRATEGIEN 
Elwin Verheij, Albert Tas en Jan van der Greef
TNO Pharma, Postbus 360, 3700 AJ Zeist

Nu het genoom van uiteenlopende organismen, waaronder de mens, in kaart is gebracht, wordt inzicht in de interactie tussen genoom, transcriptoom, proteoom en metaboloom steeds belangrijker. Complexe relaties tussen deze informatie-lagen liggen op het terrein van de Bioinformatica. Wat betreft het metaboloom, het onderwerp van deze presentatie, zijn effectieve profileringsmethoden noodzakelijk om de grote variatie aan verbindingen kwalitatief en kwantatief te meten. LC-MS, GC-MS en NMR spelen daarbij een centrale rol. Profilering van lichaamsvloeistoffen en weefselextracten kan inzicht verschaffen in processen van ziekte en herstel en de werking van geneesmiddelen. 
Omdat profilering in veel gevallen op meerdere tijdpunten gedurende biochemische processen moet plaatsvinden (longitudinale analyse) ontstaan zeer omvangrijke data sets. De daarin aanwezige biochemische informatie kan op efficiënte wijze met behulp van multivariate analyse en display technieken aan de oppervlakte worden gebracht. Data analyse van LC-MS, GC-MS en NMR data is er met name op gericht deze complexe sets met elkaar te vergelijken en zodoende trends en verschillen in het voorkomen van metabolieten te ondekken. 
In deze lezing zal worden ingegaan op de (multivariate) analyse-strategieën die zijn ontwikkeld om grote aantallen LC-MS data files te analyseren. Bovendien zal worden besproken op welke wijze relaties tussen data sets, die met verschillende technieken zijn verkregen (bijvoorbeeld LC-MS en NMR), kunnen worden opgespoord. De aanpak zal worden geïllustreerd aan de hand van serum- en urine-metingen van transgene muizen met het humane APO-E3 Leiden gen.