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北京蛋白质组学——靶向还是非靶?我全都要!

2021-12-22 00:00:00

代谢组学的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等级杆质谱,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。那么有没有一种方法可以结合非靶向和靶向代谢组学的优点呢?既能实现高覆盖率又能提高重复性?


北京蛋白质组学



今天,小编就给大家讲解下中国科学院大连化学物理研究所高分辨分离分析及代谢组学研究组研究员许国旺团队于2020年6月24日发表在NATURE PROTOCOLS 上的“Development of a plasma pseudotargeted metabolomics method based on ultra-high-performance liquid chromatography–mass spectrometry”这篇文章。文章作者提出的拟靶向代谢组学,首先从高分辨率质谱(HRMS)的非靶代谢谱中获取丰富的代谢物信息,保证了代谢组的高覆盖率,再采用动态MRM进行检测,保证了定量的准确。该方法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,在方法建立时用高分辨质谱获取代谢物的离子对信息,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。这种方法覆盖度高、线性和重复性良好,而且不需要标样来限定检测的代谢物。该方法兼具非靶向和靶向代谢组学的优点,可作为非靶向代谢组学研究的替代方法。

01拟靶向代谢组学优势与局限性




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02实验设计要点

关键因素包括(i)非靶向分析的样本,(ii)内标物(ISs)的选择,(iii)使用UHPLC-HRMS收集非靶向代谢谱数据,(iv)代谢谱数据的选择MRM离子对,(v) 从HRMS到TQMS的MRM转换以及(vi)拟靶向代谢组学方法的验证。本文中,作者以血清/血浆为例,进一步优化了拟靶向代谢组学建立流程,其他样品应根据研究目的修改样品制备和IS筛选程序。



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图一:拟靶向代谢组学方法发展综述



03结果展示

作者利用拟靶向代谢组学检测血浆样本NIST SRM 1950,正离子模式和负离子模式分别检测到1294和687个离子对。采用三种质谱仪验证MRM离子对,验证结果高度一致(图二),证明HRMS的MRM转换适合于不同的三重四级杆质谱(TQMS)系统。




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图二: 不同的TQMS验证了MRM转换。 

a.正离子模式,b.负离子模式



用TSQ Altis进一步评估拟靶向代谢组学方法的定量性能。在NIST SRM 1950中,分别以正离子和负离子模式检测到880和552种代谢物。在正、负离子模式下,R2值>0.95的代谢物百分比分别为百分之85和62(图三a)。1天内进样10次,百分之88.3(737)的代谢物(占总峰面积的百分之98.8)的相对标准差(RSD)<百分之15(图三b)。连续3天重复进样,百分之76.6(642)的代谢物的RSD值<百分之15(图三c),占总峰面积的百分之97.2。这些结果表明,所建立的拟靶向方法稳定,可用于大规模代谢组学分析。



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图三:拟靶向代谢组学方法的定量性能



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。该方法也已应用于恶性肿瘤(肝癌、肺癌)和糖尿病等代谢性疾病的研究并发挥作用。

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