Wu Enhui, Qiao Liang*
នាយកដ្ឋានគីមីវិទ្យា សាកលវិទ្យាល័យ Fudan ទីក្រុងសៀងហៃ 200433 ប្រទេសចិន
អតិសុខុមប្រាណមានទំនាក់ទំនងយ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងជំងឺនិងសុខភាពរបស់មនុស្ស។ របៀបស្វែងយល់អំពីសមាសភាពនៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ និងមុខងាររបស់ពួកគេ គឺជាបញ្ហាចម្បងដែលត្រូវសិក្សាជាបន្ទាន់។ ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ metaproteomics បានក្លាយជាមធ្យោបាយបច្ចេកទេសដ៏សំខាន់មួយដើម្បីសិក្សាពីសមាសភាព និងមុខងាររបស់ microorganisms ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញ និងភាពខុសគ្នាខ្ពស់នៃគំរូសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ ដំណើរការគំរូ ការទិញទិន្នន័យដ៏ធំ និងការវិភាគទិន្នន័យបានក្លាយជាបញ្ហាប្រឈមធំៗបីដែលបច្ចុប្បន្នកំពុងប្រឈមមុខដោយ metaproteomics ។ នៅក្នុងការវិភាគមេតាប្រូតេអូមិច ជារឿយៗវាចាំបាច់ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការព្យាបាលមុននៃប្រភេទផ្សេងៗនៃសំណាក និងទទួលយកការបំបែកអតិសុខុមប្រាណខុសៗគ្នា ការពង្រឹង ការស្រង់ចេញ និងគ្រោងការណ៍ lysis ។ ស្រដៀងទៅនឹង proteome នៃប្រភេទសត្វតែមួយ ទម្រង់នៃការទទួលបានទិន្នន័យដ៏ធំនៅក្នុង metaproteomics រួមមានរបៀប ការទិញដោយអាស្រ័យទិន្នន័យ (DDA) និងរបៀបការទិញដោយឯករាជ្យទិន្នន័យ (DIA)។ របៀបទទួលទិន្នន័យ DIA អាចប្រមូលព័ត៌មាន peptide នៃគំរូទាំងស្រុង និងមានសក្តានុពលអភិវឌ្ឍន៍ដ៏អស្ចារ្យ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូមេតាប្រូតេអូម ការវិភាគទិន្នន័យ DIA របស់វាបានក្លាយជាបញ្ហាចម្បងដែលរារាំងការគ្របដណ្តប់យ៉ាងជ្រៅនៃមេតាប្រូតេអូម។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការវិភាគទិន្នន័យ ជំហានសំខាន់បំផុតគឺការសាងសង់មូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីន។ ទំហំ និងភាពពេញលេញនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យមិនត្រឹមតែមានឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងទៅលើចំនួនអត្តសញ្ញាណប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងប៉ះពាល់ដល់ការវិភាគតាមប្រភេទ និងកម្រិតមុខងារផងដែរ។ នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ស្តង់ដារមាសសម្រាប់ការសាងសង់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ metaproteome គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីនដោយផ្អែកលើ metagenome ។ ទន្ទឹមនឹងនេះ វិធីសាស្ត្រត្រងមូលដ្ឋានទិន្នន័យសាធារណៈដោយផ្អែកលើការស្វែងរកដដែលៗក៏ត្រូវបានបង្ហាញថាមានតម្លៃជាក់ស្តែងខ្លាំងផងដែរ។ តាមទស្សនៈនៃយុទ្ធសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យជាក់លាក់ វិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យ DIA ដែលផ្តោតលើ peptide បានកាន់កាប់ចរន្តសំខាន់ទាំងស្រុង។ ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍនៃការរៀនស៊ីជម្រៅ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត វានឹងជំរុញយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពត្រឹមត្រូវ គ្របដណ្តប់ និងល្បឿននៃការវិភាគនៃការវិភាគទិន្នន័យ macroproteomic ។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការវិភាគជីវព័ត៌មានវិទ្យាខាងក្រោម ឧបករណ៍ចំណារពន្យល់ជាច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ ដែលអាចអនុវត្តចំណារពន្យល់ប្រភេទសត្វនៅកម្រិតប្រូតេអ៊ីន កម្រិត peptide និងកម្រិតហ្សែន ដើម្បីទទួលបានសមាសភាពនៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ។ បើប្រៀបធៀបជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្ត omics ផ្សេងទៀត ការវិភាគមុខងារនៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណគឺជាលក្ខណៈពិសេសតែមួយគត់នៃ macroproteomics ។ Macroproteomics បានក្លាយជាផ្នែកមួយដ៏សំខាន់នៃការវិភាគពហុ omics នៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ ហើយនៅតែមានសក្ដានុពលនៃការអភិវឌ្ឍន៍ដ៏អស្ចារ្យទាក់ទងនឹងជម្រៅគ្របដណ្តប់ ភាពរសើបនៃការរកឃើញ និងភាពពេញលេញនៃការវិភាគទិន្នន័យ។
01 ការព្យាបាលគំរូ
នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ បច្ចេកវិទ្យា metaproteomics ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការស្រាវជ្រាវអំពីអតិសុខុមប្រាណរបស់មនុស្ស ដី អាហារ មហាសមុទ្រ ភក់សកម្ម និងវិស័យផ្សេងៗទៀត។ បើប្រៀបធៀបជាមួយនឹងការវិភាគ proteome នៃប្រភេទតែមួយ ការព្យាបាលគំរូនៃ metaproteome នៃសំណាកស្មុគស្មាញប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាកាន់តែច្រើន។ សមាសភាពអតិសុខុមប្រាណនៅក្នុងសំណាកជាក់ស្តែងគឺស្មុគស្មាញ ជួរថាមវន្តនៃភាពសម្បូរបែបគឺធំ រចនាសម្ព័ន្ធជញ្ជាំងកោសិកានៃប្រភេទផ្សេងៗនៃអតិសុខុមប្រាណមានភាពខុសគ្នាខ្លាំង ហើយសំណាកជាញឹកញាប់មានផ្ទុកនូវប្រូតេអ៊ីនម៉ាស៊ីន និងសារធាតុមិនបរិសុទ្ធមួយចំនួនធំផ្សេងទៀត។ ដូច្នេះក្នុងការវិភាគនៃមេតាប្រូតេអូម ជារឿយៗវាចាំបាច់ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូផ្សេងៗគ្នា និងទទួលយកការបំបែកមីក្រូជីវសាស្រ្តផ្សេងៗ ការពង្រឹង ការស្រង់ចេញ និងគ្រោងការណ៍លីលីស។
ការទាញយកសារធាតុមេតាប្រូតេអូមអតិសុខុមប្រាណពីសំណាកផ្សេងៗមានភាពស្រដៀងគ្នាជាក់លាក់ ក៏ដូចជាភាពខុសគ្នាមួយចំនួន ប៉ុន្តែបច្ចុប្បន្នមានកង្វះនៃដំណើរការកែច្នៃមុនដែលរួបរួមសម្រាប់ប្រភេទផ្សេងគ្នានៃគំរូមេតាប្រូតេអូម។
02 ការទទួលបានទិន្នន័យវិសាលគម
នៅក្នុងការវិភាគ proteome នៃកាំភ្លើងបាញ់ ល្បាយ peptide បន្ទាប់ពីការព្យាបាលមុនត្រូវបានបំបែកជាលើកដំបូងនៅក្នុងជួរឈរ chromatographic ហើយបន្ទាប់មកចូលទៅក្នុងម៉ាស់ spectrometer សម្រាប់ការទទួលបានទិន្នន័យបន្ទាប់ពី ionization ។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការវិភាគប្រូតេអ៊ីមប្រភេទសត្វតែមួយ របៀបនៃការទទួលបានទិន្នន័យដ៏ធំនៅក្នុងការវិភាគ macroproteome រួមមានរបៀប DDA និងរបៀប DIA ។
ជាមួយនឹងការបង្កើតឡើងវិញជាបន្តបន្ទាប់ និងការអាប់ដេតនៃឧបករណ៍វិសាលគមដ៏ធំ ឧបករណ៍វិសាលគមដែលមានភាពប្រែប្រួលខ្ពស់ និងដំណោះស្រាយត្រូវបានអនុវត្តចំពោះមេតាប្រូតេអូម ហើយជម្រៅគ្របដណ្តប់នៃការវិភាគមេតាប្រូតេអូមក៏ត្រូវបានកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់ផងដែរ។ អស់រយៈពេលជាយូរមក ស៊េរីនៃឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ម៉ាស់ដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ដែលដឹកនាំដោយ Orbitrap ត្រូវបានគេប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុង metaproteome ។
តារាងទី 1 នៃអត្ថបទដើមបង្ហាញពីការសិក្សាតំណាងមួយចំនួនលើ metaproteomics ពីឆ្នាំ 2011 ដល់បច្ចុប្បន្នទាក់ទងនឹងប្រភេទគំរូ យុទ្ធសាស្ត្រវិភាគ ឧបករណ៍ដ៏ធំ វិធីសាស្រ្តទិញយក កម្មវិធីវិភាគ និងចំនួននៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណ។
03 ការវិភាគទិន្នន័យវិសាលគម
3.1 យុទ្ធសាស្រ្តវិភាគទិន្នន័យ DDA
3.1.1 ការស្វែងរកមូលដ្ឋានទិន្នន័យ
៣.១.២ដឺណូវ៉ូយុទ្ធសាស្រ្តលំដាប់
3.2 យុទ្ធសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យ DIA
04 ការចាត់ថ្នាក់ប្រភេទ និងចំណារពន្យល់មុខងារ
សមាសភាពនៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណនៅកម្រិតពន្ធុវិទ្យាផ្សេងៗគ្នាគឺជាផ្នែកស្រាវជ្រាវដ៏សំខាន់មួយក្នុងការស្រាវជ្រាវមីក្រូជីវ។ ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ ឧបករណ៍ចំណារពន្យល់ជាច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីសម្គាល់ប្រភេទសត្វនៅកម្រិតប្រូតេអ៊ីន កម្រិត peptide និងកម្រិតហ្សែន ដើម្បីទទួលបានសមាសភាពនៃសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ។
ខ្លឹមសារនៃចំណារពន្យល់មុខងារគឺដើម្បីប្រៀបធៀបលំដាប់ប្រូតេអ៊ីនគោលដៅជាមួយនឹងមូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីនមុខងារ។ ដោយប្រើមូលដ្ឋានទិន្នន័យមុខងារហ្សែនដូចជា GO, COG, KEGG, eggNOG ជាដើម។ ការវិភាគចំណារពន្យល់មុខងារផ្សេងៗគ្នាអាចត្រូវបានអនុវត្តលើប្រូតេអ៊ីនដែលកំណត់ដោយ macroproteomes ។ ឧបករណ៍កំណត់ចំណាំរួមមាន Blast2GO, DAVID, KOBAS ជាដើម។
05 សេចក្តីសង្ខេប និងទស្សនវិស័យ
អតិសុខុមប្រាណដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងសុខភាពមនុស្ស និងជំងឺ។ ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ metaproteomics បានក្លាយជាមធ្យោបាយបច្ចេកទេសដ៏សំខាន់មួយដើម្បីសិក្សាមុខងាររបស់សហគមន៍អតិសុខុមប្រាណ។ ដំណើរការវិភាគនៃ metaproteomics គឺស្រដៀងទៅនឹង proteomics ប្រភេទតែមួយ ប៉ុន្តែដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញនៃវត្ថុស្រាវជ្រាវនៃ metaproteomics យុទ្ធសាស្ត្រស្រាវជ្រាវជាក់លាក់ចាំបាច់ត្រូវយកមកប្រើក្នុងជំហានវិភាគនីមួយៗ ចាប់ពីការអនុវត្តន៍គំរូ ការទទួលបានទិន្នន័យ រហូតដល់ការវិភាគទិន្នន័យ។ នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ដោយសារការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៃវិធីសាស្ត្រព្យាបាលមុន ការច្នៃប្រឌិតជាបន្តបន្ទាប់នៃបច្ចេកវិជ្ជាដ៏ធំ និងការអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃជីវព័ត៌មានវិទ្យា មេតាប្រូតេអូមិចបានធ្វើឱ្យមានការរីកចម្រើនយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងជម្រៅកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងវិសាលភាពនៃកម្មវិធី។
នៅក្នុងដំណើរការនៃការព្យាបាលមុននៃគំរូ macroproteome ធម្មជាតិនៃគំរូត្រូវតែត្រូវបានពិចារណាជាមុនសិន។ វិធីបំបែកអតិសុខុមប្រាណចេញពីកោសិកាបរិស្ថាន និងប្រូតេអ៊ីនគឺជាបញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់មួយដែលប្រឈមមុខនឹងម៉ាក្រូប្រូតេអូម ហើយតុល្យភាពរវាងប្រសិទ្ធភាពនៃការបំបែក និងការបាត់បង់អតិសុខុមប្រាណគឺជាបញ្ហាបន្ទាន់ដែលត្រូវដោះស្រាយ។ ទីពីរ ការទាញយកប្រូតេអ៊ីននៃអតិសុខុមប្រាណត្រូវតែគិតគូរពីភាពខុសគ្នាដែលបណ្តាលមកពីភាពខុសគ្នានៃរចនាសម្ព័ន្ធនៃបាក់តេរីផ្សេងៗគ្នា។ សំណាក Macroproteome នៅក្នុងជួរដានក៏ត្រូវការវិធីសាស្ត្រព្យាបាលមុនជាក់លាក់ផងដែរ។
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃឧបករណ៍ spectrometry ដ៏ធំ ឧបករណ៍ spectrometry ដ៏ធំបានឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរពី mass spectrometers ដោយផ្អែកលើឧបករណ៍វិភាគម៉ាស់ Orbitrap ដូចជា LTQ-Orbitrap និង Q Exactive ទៅ mass spectrometers ដោយផ្អែកលើការចល័តអ៊ីយ៉ុងភ្ជាប់ជាមួយនឹងឧបករណ៍វិភាគម៉ាស់ពេលហោះហើរដូចជា timsTOF Pro ជាដើម។ . ស៊េរី timsTOF នៃឧបករណ៍ដែលមានព័ត៌មានវិមាត្រចល័តអ៊ីយ៉ុងមានភាពត្រឹមត្រូវនៃការរកឃើញខ្ពស់ ដែនកំណត់នៃការរកឃើញទាប និងអាចធ្វើម្តងទៀតបានល្អ។ ពួកវាបានក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់បន្តិចម្តងៗនៅក្នុងវិស័យស្រាវជ្រាវជាច្រើនប្រភេទ ដែលទាមទារឱ្យមានការរកឃើញនូវវិសាលគមធំៗ ដូចជាប្រូតេអូម មេតាប្រូតេអូម និងមេតាបូឡូមនៃប្រភេទសត្វតែមួយ។ គួរកត់សម្គាល់ថាអស់រយៈពេលជាយូរមក ជួរថាមវន្តនៃឧបករណ៍វិសាលគមម៉ាស់បានកំណត់ជម្រៅនៃការគ្របដណ្តប់ប្រូតេអ៊ីននៃការស្រាវជ្រាវមេតាប្រូតេអ៊ីម។ នៅពេលអនាគត ឧបករណ៍ spectrometry ដ៏ធំដែលមានជួរថាមវន្តធំជាង អាចធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពប្រែប្រួល និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រូតេអ៊ីននៅក្នុង metaproteomes ។
សម្រាប់ការទទួលបានទិន្នន័យ spectrometry ដ៏ធំ ទោះបីជារបៀបទទួលទិន្នន័យ DIA ត្រូវបានអនុម័តយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុង proteome នៃប្រភេទតែមួយក៏ដោយ ការវិភាគ macroproteome បច្ចុប្បន្នភាគច្រើននៅតែប្រើរបៀបទទួលទិន្នន័យ DDA ។ របៀបទទួលទិន្នន័យ DIA អាចទទួលបានព័ត៌មានអ៊ីយ៉ុងបំណែកនៃគំរូយ៉ាងពេញលេញ ហើយបើប្រៀបធៀបជាមួយរបៀបទទួលទិន្នន័យ DDA វាមានសក្តានុពលក្នុងការទទួលបានព័ត៌មាន peptide ពេញលេញនៃគំរូ macroproteome ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញខ្ពស់នៃទិន្នន័យ DIA ការវិភាគនៃទិន្នន័យ DIA macroproteome នៅតែប្រឈមនឹងការលំបាកយ៉ាងខ្លាំង។ ការអភិវឌ្ឍន៍បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការរៀនស៊ីជម្រៅ ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងពេញលេញនៃការវិភាគទិន្នន័យ DIA ។
នៅក្នុងការវិភាគទិន្នន័យនៃ metaproteomics ជំហានសំខាន់មួយគឺការសាងសង់មូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីន។ សម្រាប់ផ្នែកស្រាវជ្រាវដ៏ពេញនិយមដូចជា flora ពោះវៀន មូលដ្ឋានទិន្នន័យអតិសុខុមប្រាណក្នុងពោះវៀនដូចជា IGC និង HMP អាចត្រូវបានប្រើ ហើយលទ្ធផលកំណត់អត្តសញ្ញាណល្អត្រូវបានសម្រេច។ សម្រាប់ការវិភាគ metaproteomics ផ្សេងទៀត យុទ្ធសាស្រ្តសាងសង់មូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏មានប្រសិទ្ធភាពបំផុតគឺនៅតែបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីនគំរូជាក់លាក់ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យលំដាប់មេតាណម។ សម្រាប់គំរូសហគមន៍អតិសុខុមប្រាណដែលមានភាពស្មុគស្មាញខ្ពស់ និងជួរថាមវន្តធំ វាចាំបាច់ក្នុងការបង្កើនភាពស៊ីជម្រៅតាមលំដាប់លំដោយ ដើម្បីបង្កើនការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភេទសត្វដែលមានកម្រិតទាប ដោយហេតុនេះការកែលម្អការគ្របដណ្តប់នៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យលំដាប់ប្រូតេអ៊ីន។ នៅពេលខ្វះខាតទិន្នន័យជាបន្តបន្ទាប់ វិធីសាស្ត្រស្វែងរកដដែលៗអាចត្រូវបានប្រើ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពមូលដ្ឋានទិន្នន័យសាធារណៈ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការស្វែងរកម្តងហើយម្តងទៀតអាចប៉ះពាល់ដល់ការគ្រប់គ្រងគុណភាព FDR ដូច្នេះលទ្ធផលស្វែងរកចាំបាច់ត្រូវត្រួតពិនិត្យដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ លើសពីនេះ ការអនុវត្តនៃគំរូត្រួតពិនិត្យគុណភាព FDR ប្រពៃណីក្នុងការវិភាគមេតាប្រូតេអូមនៅតែមានតម្លៃក្នុងការស្វែងរក។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃយុទ្ធសាស្រ្តស្វែងរក យុទ្ធសាស្រ្តបណ្ណាល័យវិសាលគមកូនកាត់អាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវជម្រៅគ្របដណ្តប់នៃ DIA metaproteomics ។ ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ បណ្ណាល័យវិសាលគមដែលបានព្យាករណ៍ដែលបានបង្កើតដោយផ្អែកលើការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅបានបង្ហាញពីដំណើរការល្អប្រសើរនៅក្នុង DIA proteomics ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ metaproteome ច្រើនតែមានធាតុប្រូតេអ៊ីនរាប់លាន ដែលនាំឱ្យបណ្ណាល័យវិសាលគមដែលបានព្យាករណ៍យ៉ាងច្រើន ប្រើប្រាស់ធនធានកុំព្យូទ័រច្រើន ហើយបណ្តាលឱ្យមានកន្លែងស្វែងរកធំ។ លើសពីនេះទៀត ភាពស្រដៀងគ្នារវាងលំដាប់ប្រូតេអ៊ីននៅក្នុង metaproteomes ប្រែប្រួលយ៉ាងខ្លាំង ដែលធ្វើឱ្យវាពិបាកក្នុងការធានានូវភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូទស្សន៍ទាយបណ្ណាល័យវិសាលគម ដូច្នេះបណ្ណាល័យវិសាលគមដែលបានព្យាករណ៍មិនត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុង metaproteomics ទេ។ បន្ថែមពីលើនេះ យុទ្ធសាស្ត្រកំណត់ចំណារពន្យល់ និងចំណាត់ថ្នាក់ប្រូតេអ៊ីនថ្មីចាំបាច់ត្រូវបង្កើត ដើម្បីអនុវត្តចំពោះការវិភាគមេតាប្រូតេអូម នៃប្រូតេអ៊ីនដែលមានលំដាប់ប្រហាក់ប្រហែលគ្នា។
សរុបមក ក្នុងនាមជាបច្ចេកវិជ្ជាស្រាវជ្រាវអតិសុខុមប្រាណដែលកំពុងរីកចម្រើន បច្ចេកវិទ្យាមេតាប្រូតេអូមិច សម្រេចបានលទ្ធផលស្រាវជ្រាវសំខាន់ៗ និងមានសក្តានុពលអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ធំផងដែរ។
ពេលវេលាបង្ហោះ៖ ថ្ងៃទី ៣០ ខែសីហា ឆ្នាំ ២០២៤