许国旺团队提出并发展的拟靶向代谢组学方法形成范本发表

仪器信息网讯 中国科学院大连化物所高分辨分离分析及代谢组学研究组（1808组）许国旺研究员团队对前期提出并发展的拟靶向代谢组学方法进行了系统总结和提升，相关结果形成范本并于2020年6月发表在《自然-实验手册》（Nature Protocols）。

代谢组学是研究内源性代谢物的科学，超高效液相色谱-质谱是广泛使用的分析工具。代谢组学分析策略主要有非靶向和靶向两种，前者一般使用高分辨质谱获得丰富的代谢物信息，但存在数据复杂、重复性差、线性范围窄等缺点；而后者一般使用三重四极杆质谱，数据质量有了很大提高，但通常只检测已知代谢物，覆盖度低。

针对上述特点，许国旺研究团队于2012年首次提出拟靶向代谢组学的概念(J Chromatogr A.，2012，1255：228-36)。其创新之处在于，提出了一种定量离子选择算法，用于对所有检测到的代谢物进行定量离子选择，通过保留时间锁定气相色谱-质谱选择离子监测方式，样品中已知和未知的代谢物均可被测量，该方法兼具非靶向和靶向代谢组学的优点。在2013年，该方法被延伸到液相色谱-质谱（Anal Chem.，2013，85：8326-33），在方法建立时用高分辨质谱获取代谢物的离子对信息，而在实际样品分析时采用靶向的多反应检测（MRM）方式测量代谢物的丰度，该方法覆盖度高、线性和重复性良好，而且不需要标样来限定检测的代谢物。　　

在随后的工作中，为提高方法建立的效率，该团队进一步开发了自动挑选离子对的软件(Anal Chem.，2015，87：5050-5)，并建立了针对大规模临床样本分析的数据校正方法，对超千个样品的分析也获得了较好的重复性(Anal Chem.，2016，88：2234-42；J Chromatogr A.，2016，1437：127-136)。在此基础上，为提高方法中包含的离子对个数，提高覆盖度，该团队发展了基于SWATH技术的拟靶向代谢组学方法，在正离子下就可在血浆中获得1373个离子对(Anal Chem.，2018，90：11401-11408)。在研究脂质结构-质谱特征规律、色谱保留规律的基础上，该团队建立了高覆盖度拟靶向脂质组学分析新方法，涵盖19个脂类、3377个脂质离子对，覆盖7000多种脂质分子结构(Anal Chem.，2018，90：7608-7616)。在最近的工作中，为进一步提高覆盖度，该团队在高峰容量的二维液相色谱-质谱系统上建立了拟靶向方法(Anal. Chem.，2020，92：6043-6050)，正离子模式和负离子模式分别检测到1294和687个离子对，建立的二维液相色谱-质谱拟靶向代谢组学方法可用于分离分析氨基酸、胆汁酸、肉碱、溶血磷脂、鞘脂、磷脂和甘油三酯等。这些方法已在恶性肿瘤（肝癌、肺癌）和糖尿病等代谢性疾病的研究中发挥积极作用，近20余项相关结果在Hepatology, Anal. Chem., J. Proteome Res.等国际权威期刊发表，并被其他实验室采用。

目前，高覆盖度的（半）定量代谢组学方法在生命科学各领域均受到重视，拟靶向方法将会起到越来越重要的作用。为了让更多的同行使用拟靶向方法，基于上述前期工作，以血清/血浆为例，该研究团队进一步优化了拟靶向代谢组学建立流程，升级并提供了开放式软件和工具，形成了方法范本。

附件为2020年6月发表于《自然-实验手册》的文章：《Development of a plasma pseudotargeted metabolomics method based on ultra-high-performance liquid chromatography–mass spectrometry》

10.1038@s41596-020-0341-52020-06.pdf