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GC-MS代謝組學(xué)全套技術(shù)流程、應(yīng)用瓶頸、定量方式及數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用~

2023-02-27 08:52 作者:上海歐易生物 0人讀過(guò) | 我要投稿

GC-MS非靶向代謝組學(xué)檢測(cè)通過(guò)氣質(zhì)聯(lián)用（GC-MS）方法檢測(cè)生物體受外界刺激前后體內(nèi)大多數(shù)小分子代謝物的動(dòng)態(tài)變化，重點(diǎn)尋找在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中有顯著變化的代謝物，進(jìn)而研究這些小分子代謝物變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)生命科學(xué)中更多問(wèn)題的探索。

GC-MS（氣質(zhì)聯(lián)用）相關(guān)介紹

GC-MS分離檢測(cè)的原理：利用待分離的各種物質(zhì)在兩相中的分配系數(shù)、吸附能力等理化性質(zhì)的不同來(lái)進(jìn)行分離，然后進(jìn)入質(zhì)譜檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程。

GC-MS儀器分為三個(gè)系統(tǒng)：進(jìn)樣系統(tǒng)、分離系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)。

GC-MS的適用范圍：主要取決于化合物的性能，一般適用于分子量小、易揮發(fā)的代謝物，詳情如下圖:

GC-MS 優(yōu)勢(shì)及流程

運(yùn)用GC-MS代謝組學(xué)探究?jī)?yōu)勢(shì)：

技術(shù)成熟穩(wěn)定、分辨率高、選擇性好；
具有相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)；
適合于復(fù)雜基質(zhì)的分析，一次分析提供全面的信息；
全自動(dòng)峰識(shí)別、解卷積、樣品比較、質(zhì)量控制；
定性更準(zhǔn)（結(jié)合保留時(shí)間指數(shù)輔助定性）；

GC-MS代謝工作流瓶頸

除了代謝物的提取，代謝物的純化與富集也是非常重要的；那么純化和富集的目的是什么呢？純化主要是為了去除蛋白質(zhì)、核酸、鹽或者干擾目標(biāo)代謝物檢測(cè)的其他代謝物；富集的目的主要是提高待測(cè)物質(zhì)的靈敏度和檢測(cè)限。具體步驟見(jiàn)下：

再來(lái)看下建GC-MS方法中非常關(guān)鍵的一個(gè)點(diǎn)：衍生化：隨著樣品的批量越來(lái)越大，傳統(tǒng)的手動(dòng)衍生化漸漸的遇到了其瓶頸。如何幫助提高大批量樣品的檢測(cè)準(zhǔn)確性，并且同時(shí)節(jié)省溶劑和時(shí)間成為了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)~

2023年1月，新引進(jìn)的自動(dòng)化衍生設(shè)備，助力GC-MS代謝組學(xué)產(chǎn)能加倍，解決GC-MS代謝組學(xué)產(chǎn)品線不斷擴(kuò)增的業(yè)務(wù)并實(shí)現(xiàn)樣本處理過(guò)程中的“標(biāo)準(zhǔn)化”管理，實(shí)現(xiàn)助力更多科研工作者的研究不斷延伸與縱深發(fā)展。

鹿明生物引進(jìn)自動(dòng)衍生化設(shè)備，以更成熟精確的實(shí)驗(yàn)步驟、減少人工干預(yù)，使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果更精準(zhǔn)可靠可追溯……能更好地助力更多研發(fā)速度和質(zhì)量雙提升。

GC-MS代謝組定量方法

代謝物定量方法；定量方法主要分2種：外標(biāo)法和內(nèi)標(biāo)法，其中外標(biāo)法是比較常用的定量方法。

外標(biāo)法（常用）

用待測(cè)組分的標(biāo)準(zhǔn)品作對(duì)照物質(zhì)，將對(duì)照物質(zhì)和樣品中待測(cè)組分的響應(yīng)信號(hào)相比較進(jìn)行定量的方法，也稱為標(biāo)準(zhǔn)曲線法，是一種絕對(duì)定量的方法。

內(nèi)標(biāo)法

是一種間接或相對(duì)的校準(zhǔn)方法，在分析測(cè)定樣品中某組分含量時(shí)，加入一種內(nèi)標(biāo)物質(zhì)，以校準(zhǔn)和消除由于操作條件、儀器波動(dòng)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生的影響，可提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。

得到GC-MS代謝組學(xué)數(shù)據(jù)后，我們將要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這時(shí)候譜圖匹配中一定少不了數(shù)據(jù)庫(kù)，GC-MS常用的公共數(shù)據(jù)庫(kù)有NIST、Fiehn等。

NIST化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

NIST化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)由美國(guó)國(guó)家科學(xué)技術(shù)研究院 (NIST)等建立，NIST共包含超過(guò)16萬(wàn)中代謝物的20多萬(wàn)張EI質(zhì)譜圖，最新版的NIST數(shù)據(jù)庫(kù)中也包含了小分子化合物的ESI MS/MS質(zhì)譜圖，是GC-MS分析最常用的數(shù)據(jù)庫(kù)。

NIST

The Fiehn library

The Fiehn library中含有超過(guò)1000種代謝物的2200多個(gè)EI質(zhì)譜圖，包含四極桿和TOF兩種質(zhì)量分析器的檢測(cè)信息，F(xiàn)iehn數(shù)據(jù)庫(kù)目前常用于GC-MS分析。

Fiehn數(shù)據(jù)庫(kù)

代謝物注釋

值得一提的是，由于鑒定到的代謝物數(shù)目太多，種類繁雜，十分不利于數(shù)據(jù)查找和分析，在代謝物鑒定時(shí)，一般會(huì)對(duì)鑒定到的代謝物進(jìn)行注釋，以了解代謝物的功能、分類和統(tǒng)計(jì)情況等。常用的代謝物注釋數(shù)據(jù)庫(kù)有HMDB、KEGG、Lipidmaps等綜合性數(shù)據(jù)庫(kù)，一般分析軟件和網(wǎng)站會(huì)在代謝物鑒定時(shí)附帶上部分注釋信息，但可能比較簡(jiǎn)略，可用R、Pathon、Perl等相關(guān)包或程序來(lái)添加。