近日，大連化物所高分辨分離分析及代謝組學研究組（1808組）許國旺研究員團隊對前期提出并發展的擬靶向代謝組學方法進行了系統總結和提升，相關結果形成范本發表。

　　代謝組學是研究內源性代謝物的科學，超高效液相色譜-質譜是廣泛使用的分析工具。代謝組學分析策略主要有非靶向和靶向兩種，前者一般使用高分辨質譜獲得豐富的代謝物信息，但存在數據復雜、重復性差、線性范圍窄等缺點；而后者一般使用三重四極桿質譜，數據質量有了很大提高，但通常只檢測已知代謝物，覆蓋度低。針對上述特點，該研究團隊于2012年首次提出擬靶向代謝組學的概念(J Chromatogr A.，2012，1255：228-36)。其創新之處在于，提出了一種定量離子選擇算法，用于對所有檢測到的代謝物進行定量離子選擇，通過保留時間鎖定氣相色譜-質譜選擇離子監測方式，樣品中已知和未知的代謝物均可被測量，該方法兼具非靶向和靶向代謝組學的優點。在2013年，該方法被延伸到液相色譜-質譜領域（Anal Chem.，2013，85：8326-33），在方法建立時用高分辨質譜獲取代謝物的離子對信息，而在實際樣品分析時采用靶向的多反應檢測（MRM）方式測量代謝物的豐度，該方法覆蓋度高、線性和重復性良好，而且不需要標樣來限定檢測的代謝物?！　?/p>

　　在隨后的工作中，為提高方法建立的效率，該團隊進一步開發了自動挑選離子對的軟件(Anal Chem.，2015，87：5050-5)，并建立了針對大規模臨床樣本分析的數據校正方法，對超千個樣品的分析也獲得了較好的重復性(Anal Chem.，2016，88：2234-42；J Chromatogr A.，2016，1437：127-136)。在此基礎上，為提高方法中包含的離子對個數，提高覆蓋度，該團隊發展了基于SWATH技術的擬靶向代謝組學方法，在正離子下就可在血漿中獲得1373個離子對(Anal Chem.，2018，90：11401-11408)。在研究脂質結構-質譜特征規律、色譜保留規律的基礎上，該團隊建立了高覆蓋度擬靶向脂質組學分析新方法，涵蓋19個脂類、3377個脂質離子對，覆蓋7000多種脂質分子結構(Anal Chem.，2018，90：7608-7616)。在最近的工作中，為進一步提高覆蓋度，該團隊在高峰容量的二維液相色譜-質譜系統上建立了擬靶向方法(Anal. Chem.，2020，92：6043-6050)，正離子模式和負離子模式分別檢測到1294和687個離子對，建立的二維液相色譜-質譜擬靶向代謝組學方法可用于分離分析氨基酸、膽汁酸、肉堿、溶血磷脂、鞘脂、磷脂和甘油三酯等。這些方法已在惡性腫瘤（肝癌、肺癌）和糖尿病等代謝性疾病的研究中發揮積極作用，近20余項相關結果在Hepatology, Anal. Chem., J. Proteome Res.等國際權威期刊發表，并被其他實驗室采用。

　　目前，高覆蓋度的（半）定量代謝組學方法在生命科學各領域均受到重視，擬靶向方法將會起到越來越重要的作用。為了讓更多的同行使用擬靶向方法，基于上述前期工作，以血清/血漿為例，該研究團隊進一步優化了擬靶向代謝組學建立流程，升級并提供了開放式軟件和工具，形成了方法范本。

　　該范本發表在《自然-實驗手冊》（Nature Protocols）。以上工作得到了國家自然科學基金項目、國家重點研究開發計劃項目、大連化物所科研創新計劃項目的資助。（文/鄭福建 圖/王婷、鄭福建）