许国旺课题组提出基于液相色谱-高分辨串联质谱的糖苷类化合物规模化注释新方法

近日，中科院大连化学物理研究所许国旺课题组在糖苷类化合物规模化注释方面取得新进展。通过构建in silico苷元库和糖基/酰基-糖基碎裂模式库，以及发展利于苷元离子检出的LC-HR MS/MS分析条件，建立了苷元离子的高通量识别方法以及高效去除假阳性候选结果的方法，并开发了相应的糖苷类化合物规模化注释程序plantMS2（https://github.com/zhengfj1994/plantMS2）。

 糖苷类化合物是一类重要的次生代谢产物，在植物生长发育过程中起着关键作用，全景注释植物中已知和未知糖苷类化合物具有重要的研究意义。由于市售标准品和数据库收录的二级质谱规模有限，现有的基于液相色谱-高分辨质谱（HRMS）的糖苷类成分注释方法难以有效地对糖苷类化合物进行注释、定性。

研究团队发展了一种基于液相色谱-HRMS/MS的糖苷类化合物规模化定性新方法。构建了具有植物种属特异性的in silico苷元库以及糖基/酰基-糖基的in silico碎裂模式库。优化出利于苷元离子检出率的LC-HR MS/MS分析条件，并建立了苷元离子的高通量识别方法。最后，通过候选糖苷-苷元质谱相似性发展了高效去除假阳性候选结果的方法。方法评估表明，该注释流程适用于多种类型的HRMS仪器不同碎裂模式（HCD和CID等）下建立的方法，定性准确性和特异性均优于现有注释方法。将该方法应用于玉米叶片，种子和花丝中糖苷类成分的注释，共注释出274个糖苷类成分。

相关研究成果以“Novel Method for Comprehensive Annotation of Plant Glycosides Based on Untargeted LC-HRMS/MS Metabolomics”为题，发表在Analytical Chemistry上。该工作的第一作者是我组博士研究生张秀琼，通讯作者为路鑫和许国旺。上述工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的资助。

文章链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.2c02362（文/图 张秀琼）