許國旺團隊連續發文建立高覆蓋擬靶向脂質分析方法

　　近日，中科院大連化物所的許國旺研究員團隊在基于UHPLC-HRMS聯用技術分析脂質代謝物方面取得了新進展，研究結果發表在 Analytical Chemistry 雜志 (2018 Jun 8. doi: 10.1021/acs.analchem.8b01331.)。

　　該課題組結合非靶向和靶向方法的優勢，建立了一種具有高檢測覆蓋度的擬靶向脂質組學分析方法，涵蓋19個脂類，3377個脂質離子對，覆蓋7000多種脂質分子結構。

　　該課題組首先使用UHPLC-HRMS聯用技術在全掃（Full Scan）和數據依賴采集（DDA）模式下對不同來源的生物樣品（細胞、組織、血漿）進行分析，根據獲得的保留時間、精確分子量以及二級碎片信息對脂質分子進行歸屬。沒有二級碎片的脂質分子通過與已知脂質或自建數據庫中的保留時間和精確分子量進行比對，靶向提取脂質信息，以獲得盡可能大的脂質覆蓋度。

　　對于理論存在但是未被檢測到的脂質分子（文中稱擴展脂質），通過保留時間與已知脂質的酰基鏈的碳數或酰基鏈的雙鍵數之間的關系對保留時間進行預測。根據脂質分子的結構特征以及質譜行為，建立包含已知脂質和擴展脂質的離子對數據庫。

　　最后，將所有的脂質離子對應用到動態多反應監測中，建立基于液相色譜-質譜的高覆蓋擬靶向脂質組學分析方法。該方法具有良好的線性、重復性，更低的檢測線，更高的覆蓋度，更好的數據質量，尤其適合大規模脂質組學分析。

　　該研究得到了國家自然科學基金項目、國家重點研究發展計劃以及大連化物所創新基金的資助。