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代谢组学LC-MS与GC-MS平台取舍?找寻最适合您的平台!

2023-03-01 14:49 作者:鹿明生物  | 我要投稿

近年来科学家们对代谢组学的关注度越来越高,有大量的代谢组学SCI得以发表,它成为继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后的又一个热点研究领域。


2019-2022年代谢组学SCI发表数量

在PubMed中检索“Metabolomics OR Metabolome”,2019-2022年8月为止,共发表相关论文36,135篇。以今年当前发文量(7324篇)来看,已逼近2019的全年发文量,可见它在当下科研界的火热程度。


看到代谢组学研究越来越受到重视,可是真正当你着手去做代谢组学的时候才能体会什么是无助!三大组学,哪个分析难度最高、水最深?小编认为非代谢组学莫属。为什么?


基因/转录组=测核苷酸排列,4种核苷酸组成;蛋白组=测氨基酸排列,20种氨基酸组成;代谢组=测核苷酸+氨基酸+糖+有机酸+脂类等组成,每一类都有N种。



分析化学没学好?色谱玩不溜?原始图谱不会看?算法不太懂?如果是这种情况,可能连代谢组学的门都难摸到。代谢组学做的好的平台,基本都是有N年分析化学经验的大牛。对于生物领域研究的老师,也许我们并不需要过分关注检测分析实验的细节。但是,对于代谢组分析的一些基本知识,还是需要知道的?


因为,面对如此复杂的分析技术,我们需要一些必备基础认识,来帮助判断我们面前的代谢组数据,是否达到了基本的分析要求,是否有用于后续的生物研究的价值。以下简单讨论我们认为需要知道的几个重要基本问题。在此,本期我们主要讨论——LC-MS与GC-MS平台如何取舍的问题?


平台区别



LC-MS与GC-MS的差别


LC-MS与GC-MS的差别主要差别是样品分离方式,它用的是液相分离方法,优点是样品范围更广,即提即用。另外一个是离子源选择上,下图是LC-MS与GC-MS离子源的差异:从图中能看到LC-MS应用范围广(极性和非极性),分子量覆盖广;且不管GC-MS还是LC-MS,最主要的电离方式还是高能强碰撞(EI和ESI)。



用非靶向代谢组检测来说,无论是使用GC-MS还是LC-MS/MS,了解其工作原理,对样品前处理,样品检测方式,数据分析等都会有很大的提升。质谱仪扫描模式的区别、两种检测方式检测的下机数据如何分析,差异代谢物筛选,都是代谢组检测和分析的重难点,看下表格具体了解差异:



技术瓶颈——代谢物鉴定


代谢组目前最主要的技术瓶颈——代谢物鉴定。因为,物质鉴定是所有结果的基础,即使某检测方法能检测到的数据量再多、定量能力再灵敏、定量结果再精确,如果这个信号的代谢物不能确定的话,所获得的数据有何意义,也根本无从谈起表达是否有差异、功能是否有变化等后续问题。


为了探讨这个问题,我们从业内人士反复提到的名词——代谢物标准品库说起。标准品库,是指将纯化的、结构已经确证的代谢物的标准品(通常是商业化的),在某一特定分析检测体系下进行检测,获得该代谢物的标准结果信息,包括保留时间、分子量、二级(或多级)质谱图谱等。在其他组学的分析领域中,通常不会听到,但在代谢组学里,这是个代谢物鉴定的门槛,而且是十分关键的门槛。为什么代谢组鉴定,对标准品库有这么高的要求呢?下面这两个物质,元素组成完全不同,但是分子量非常相近,从小数点后第三位才开始不一样:


举个例子:

而下面这两个物质,一个是明星代谢物——TCA cycle里的柠檬酸,一个是半乳糖的代谢产物。两者分子量、化学式完全一样,但结构不同,功能也完全不同:



这就是代谢组分析里,令人闻风丧胆的同分异构体。而悲剧的是,这种同分异构体在代谢组结果中大量存在。雪上加霜的是,同一个代谢物还会以(M-H)-、 (M+H)+、(M+Na)+、(M+H-H2O)+等多种不同离子形式存在。问题来了,如何区分和鉴定如此复杂的代谢物呢?目前代谢物的鉴定有不同的层级,不得不说不管是LC-MS平台还是GC-MS平台都离不开标准品数据库的建立。


标准品库的建立


鹿明生物多年专注于建立代谢标准品图谱库,用经验可以告诉大家:标准品库的建立绝非一件简单的工作:


1.你以为同一个标准品打出图谱就只有一种吗?其实,不仅不同碎裂能级打出的图谱不同,在不同浓度、甚至不同时间下,同一个物质打出的图谱也会有所差别。所谓高质量的标准品库,会在不同碎裂能级、不同浓度、不同时间条件下采集图谱。

2.标准品库除了图谱、荷质比等实验信息,还有一个关键组成——匹配算法。一次非靶代谢组分析往往能够获得上千个feature,不可能人工拿着实验图谱与标准图谱一一比对,所以需要算法软件来匹配。最后的匹配效果,除了由标准品图谱和实验图谱质量的决定,匹配算法一样至关重要!!如何对图谱进行去噪、如何进行相似性打分,是正向匹配还是负向匹配,如何评价比对结果的可靠性等等,这里有一大堆的问题。


至少对我小编这种不懂算法的人来说,一个优秀的匹配算法背后,简直是难以企及的另一个世界。总之,一个高质量的自建标准品库,不仅需要在不同条件下获得高质量的标准图谱,还需要准确的匹配算法进行图谱比对,两者都起着决定性作用。最后,所获得的的鉴定结果,仍需有经验的分析人员再进行人工核对。


以上说起代谢组学研究难的原因大多在这里了,对于鹿明生物平台来说,长久的建库工作也不是一朝一夕完成的,

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