[發明專利]一種基于液相色譜-質譜聯用的高覆蓋脂質組學分析方法有效
| 申請號: | 201711263743.8 | 申請日: | 2017-12-05 |
| 公開(公告)號: | CN109870536B | 公開(公告)日: | 2021-08-10 |
| 發明(設計)人: | 許國旺;軒秋慧;胡春秀;路鑫 | 申請(專利權)人: | 中國科學院大連化學物理研究所 |
| 主分類號: | G01N30/88 | 分類號: | G01N30/88;G01N30/86;G01N30/06 |
| 代理公司: | 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002 | 代理人: | 馬馳 |
| 地址: | 116023 *** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 色譜 聯用 覆蓋 脂質組學 分析 方法 | ||
本發明公開了一種基于液相色譜?質譜聯用的高覆蓋脂質組學分析方法。基于多種類型基質提取制作單獨或混合樣本,利用超高效液相色譜?高分辨質譜數據依賴采集模式自動采集合并各樣本脂質代謝物的二級質譜,采用定性分析軟件提取脂質保留時間、母離子及其子離子信息;根據脂質質譜結構特征篩選母離子對應的特征子離子,得到特征離子對;將不同類型樣本得到的特征離子對信息加和,進一步根據脂質數據庫、脂質結構特征以及色譜保留規律對脂質離子對進行擴充,得到最終的脂質離子對庫。利用UPLC?QQQ?MS通過動態多反應監測模式對脂質離子對進行掃描。與傳統非靶向脂質組學分析方法相比,本發明具有更好的重復性、脂質覆蓋度。
技術領域
本發明涉及分析化學、生物化學和醫學領域,是一種基于超高效液相色譜/三重四級桿質譜聯用的采用動態多反應監測模式進行高覆蓋脂質組學分析的方法。
背景技術
脂質是細胞膜的重要組成部分,在細胞的信號傳導、物質運輸、能量儲存等方面發揮重要的作用。脂質代謝異常與眾多疾病如肥胖、高血壓、糖尿病、心血管疾病、帕金森、癌癥等的發生發展密切相關。脂質組成繁多,結構復雜,人體內脂質高低含量的差別高達6~7個數量級。因此,建立可靠、穩定、高覆蓋、高靈敏的脂質代謝物分析方法對研究與脂代謝紊亂相關疾病的生理、病理具有積極的指導意義。脂質組學技術致力于通過分析復雜生物樣本中盡可能多的脂質代謝物及其受到外界刺激/擾動后所發生的變化來研究與脂質代謝表型相關的生物現象及其功能。近年來,已被廣泛應用于相關疾病的研究,用于發現與疾病預防及診斷相關的脂質標記物,為疾病的發生、發展機理及藥物療效的評價提高理論依據。常用的脂質組學分析方法主要有基于質譜技術的直接進樣法即“鳥槍法”和基于色譜-質譜的聯用技術。“鳥槍法”,分析通量高,但離子抑制問題明顯,不利于低豐度及同分異構脂質的分析檢測。基于色譜-質譜聯用的脂質組學分析技術由于具有質譜檢測前的色譜預分離過程,可大大減少離子抑制,提高檢測靈敏度,改善痕量脂質及同分異構脂質代謝物的分離檢測。
目前脂質組學的分析策略主要分為兩種:非靶向分析和靶向分析。非靶向脂質組學分析是基于質譜技術的一種常用的脂質分析方法,只需將樣本按照一定的步驟進行預處理,利用質譜的全掃描模式及數據依賴模式的二級離子掃描對待測樣品分析,再利用軟件對采集的全掃描譜圖進行峰匹配,得到包含質荷比(m/z),保留時間(色譜-質譜聯用)及強度等信息的峰表,然后根據二級譜圖及準確質量數對m/z進行歸屬;也可利用商業化的脂質定性軟件,先對采集的二級譜圖進行定性,再根據定性結果通過脂質定量軟件對全掃描譜圖進行靶向提取,得到脂質代謝物、保留時間(色譜-質譜聯用)及強度等信息的峰表。通過多變量或單變量統計分析找出差異脂質代謝物,并進行進一步的生物學解釋。非靶向脂質組學分析常用的質譜是高分辨的飛行時間質譜、四級桿-飛行時間串聯質譜、四級桿-靜電軌道阱串聯質譜以及傅里葉變換-離子回旋共振質譜等,具有較高的質量準確度,利于脂質結構鑒定。但非靶向方法存在一定的局限性:如由于同時進行很寬范圍的掃描,導致同時檢測的離子數過多,使得質譜的線性響應較差,低豐度脂質難以檢測,定量準確性也會受到影響;另外后續數據處理繁瑣,峰匹配過程易受峰匹配參數的影響,會引入誤差,由于匹配算法的局限,往往會得到錯誤的結果,影響數據的準確性,使得不同批次的數據難以重復。盡管商業化脂質定性、定量軟件可利用脂質的一級、二級信息,直接給出脂質的定性定量結果,一定程度上提高了數據的準確性,但脂質定性軟件高度依賴二級譜圖,只能對有二級碎裂的脂質進行定性,導致多數豐度較低、沒有二級碎裂的脂質信息會被掩蓋。
靶向脂質組學分析是基于質譜的另一種常見的脂質分析策略。通常采用用三重四級桿,通過多反應監測模式進行檢測。三重四級桿多反應監測時,第一個四級桿選擇脂質的特征母離子,第二個四級桿相當于碰撞池,將選定的母離子在一定電壓下碎裂,第三個四級桿則選擇待測脂質的特征子離子。靶向脂質組學分析,線性范圍寬,可以最大程度滿足樣品中脂質的檢測;選擇性高,基質干擾小,靈敏度高,有利于痕量物質的檢測;重復性好,數據質量高,不同批次間具有可比性,適合大規模樣品分析;另外,由于離子對是預設的,無需峰匹配。但靶向脂質組學分析針對的是具有重要生物功能的某一類脂質代謝物或特定通路上的關鍵脂質代謝物,檢測的脂質數目有限,難以滿足脂質組學中檢測盡可能多的脂質代謝物的需求。
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