[發明專利]一種基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法

在審

• 申請號: 202010156576.2
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111398444A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 周婷;楊吉娜
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G01N30/02
• 分類號: G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 吳靜芝

1.一種基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、制備質量控制QC樣本，并以SDDA模式采集不同質量軸分段方案下QC樣本的超高效液相色譜-高分辨率質譜數據，選出最優的質量軸分段方案；

S2、對最佳質量軸分段方案下的分段數據依賴型采集-超高效液相色譜-高分辨率質譜色譜圖進行二級質譜去卷積處理；

S3、依據二級質譜篩選出前體離子對應的特征產物離子，構建候選離子對；

S4、匯總整理不同質量范圍的候選離子對；

S5、驗證候選離子對；

S6、基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向分析方法的建立；

S7、對基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向分析方法進行驗證；

S8、使用基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向分析方法檢測待分析樣品，并進行代謝組學數據挖掘。

2.根據權利要求1所述的基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法，其特征在于，步驟S1具體如下：

1)、制備QC樣本：所有參與代謝組學分析的樣本均精確移取10-100μL等量樣本于同一容器中，800rpm渦旋2min以充分混合，形成一個大樣本即為QC樣本；

2)、質量軸分段依據：以傳統的數據依賴型采集模式獲取代謝物在保留時間和質荷比二維空間上的大體分布情況，在代謝物分布聚集的質量值位置進行分段，一般是在100-400Da范圍內分段，段間距不需要等距，使得每一質量范圍的代謝物分布較為均勻；

3)、優化SDDA模式，選擇最優質量軸分段方案：進行3-7種不同的分段方案，每種分段方案的分段數不同，獲取分段數據依賴型采集-超高效液相色譜-高分辨率質譜掃描數據，以不同分段方案得到的前體離子數量之和為標準，選擇前體離子數量之和最大者作為最優的質量軸分段方案；最佳質量軸分段方案的質量軸分段數在2-8段范圍。

3.根據權利要求1所述的基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法，其特征在于，步驟S2具體為：將最佳質量軸分段方案下的分段數據依賴型采集-超高效液相色譜-高分辨率質譜掃描數據導入質譜去卷積軟件MS-DIAL進行去卷積、色譜峰識別和色譜分對齊，MS-DIAL版本為3.52或更高，色譜峰的強度閾值為1000-3000amplitude，Mass slicewidth為0.05或0.1Da，Sigma window value為0.4-0.6，二級質譜背景噪音閾值為10-30amplitude，同位素離子范圍為0.5Da。

4.根據權利要求1所述的基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法，其特征在于，步驟S3具體如下：

1)、篩選產物離子：在去卷積后的文件中，每一個前體離子對應的產物離子通過保留時間和質量差匹配，前體離子和產物離子的保留時間相同，且產物離子的質量至少比前體離子的質量小14Da、信號至少高于100amplitude，不同時滿足以上兩個要求則該前體離子無與其對應的產物離子，同時多個產物離子滿足以上兩個要求則該前體離子對應多個產物離子；

2)、選擇特征產物離子：對于含有多個產物離子的前體離子，以信號最高的產物離子作為其特征產物離子，前體離子和特征產物離子共同構建成候選離子對；對于無產物離子的前體離子則無法構成候選離子對。

5.根據權利要求1所述的基于SDDA-UHPLC-MS/MS的擬靶向代謝組學分析方法，其特征在于，步驟S4具體如下：

1)、匯總候選離子對：將所有不同質量范圍的候選離子對的信息進行匯總，信息包括但不限于保留時間、前體離子精確質量、產物離子精確質量、產物離子信號強度；然后，刪除保留時間差小于0.2min且前體離子質量差小于0.05Da且產物離子質量差小于0.05Da的重復候選離子對；

2)、候選離子對編號：對保留下來的候選離子對進行唯一的編號，編號從1開始，編號與候選離子對一一對應不得改變。