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- 代谢组学服务UPLC---Q-TOF LC/MS，靶向代谢组
- 北京
- 2025年12月10日
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代谢组学服务UPLC---Q-TOF LC/MS，靶向代谢组
- 提供商：
西农生（北京）生物技术有限公司
代谢组学服务UPLC---Q-TOF LC/MS
声明：为保护客户的权益与保密协议，在保证实验结果真实有效的前提下，我们对实验的数据进行了适当的变动处理，简化了实验流程及采样数量。请勿转载！责任自负！
使用仪器：液-质联用
UPLC-----Agilent 1290
样品信息：
患病组血清样品vs.对照组血清样品
实验流程：
通过UPLC----Q-TOF LC/MS分析，分析患病组和对照组血清样品代谢成分，获得代谢组分的实验数据。利用数学分析方法寻找患病组和对照组中具有差异性的代谢组分，建立未知样本分析模型。
实验步骤：
一、采样
对样本来源进行分组，并记录性别、年龄、病情、治疗等信息；
采集全血，离心后获得血浆/清样本，于-80℃冰箱中保存。
血浆/清样本用提取液沉淀蛋白，并于-20℃下提取化合物1 h；高速离心后取上清液，经真空抽干后复溶于甲醇溶液。
二、仪器分析及数据预处理（信息峰的提取和识别）
图一 人血清样品典型的LC／MS总离子流图(TIC, ESI+，m/z 60–1000.)
三、数据分析
图二：主成分（PCA）得分图：每个点代表一个样本，对照组和患病组样本在CA空间可以明显的分为两组
图三： 偏最小二乘法判别分析（3D PLS-DA，S-Plot），寻找候选生物标志物，可用于疾病诊断和模型识别
四、差异代谢物鉴定
图四：高分辨率MS/MS鉴定，右图是左图（一级质谱结果）单峰的二级质谱结果
另：生物信息学服务内容：后期数据分析及挖掘
A、疾病识别，诊断模型
B、系统生物学分析
图五：疾病潜在生物标志物的代谢通路分析，阐释发病机制和生命现象
靶向代谢组:小分子化合物定量分析
运用LC-MS/MS、HPLC、GC-MS对样品中指定小分子化合物进行定性和定量分析。
| 项目 | 检测内容 | |
| 靶向组学分析/能够提供定性和相对定量结果，如提供标品可定量 | 靶向脂质 | PC,PE,CER,SM等(200多种）（加内标需另议） |
| 游离脂肪酸 | ||
| 靶向氨基酸 | 全谱氨基酸（20种） | |
| 氨基酸类衍生物及部分极性小分子 | 60多种极性小分子 | |
| 维生素 | 水溶性和脂溶性维生素 | |
| 神经递质 | ||
| 乙酰肉碱 | ||
| 花生四烯酸类 | 根据检测指标数量增加 | |
| 胆汁酸 | 胆汁酸的检测（20） | |
| 有机酸 | GC-MS检测TCA循环有机酸 | |
| 非靶向代谢组学 | 非靶向全脂质 | C18正负两种采集模式 |
| 传统非靶向代谢组学 | C18正负两种采集模式（兼顾一部分脂质，和一部分极性分子） | |
| 非靶向代谢组学 | 非靶向脂质组学合并 HILIC正采集模式 |
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| 非靶向代谢组学 | 非靶向脂质组学合并 HILIC正负采集模式 |
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| 外源性靶向分析 | 药代动力学 | 药时曲线，药物代谢物浓度监测，组织分布 |
| 中药血清化学 | 中药成分鉴定以及归属，多组分浓度测定 | |
| 中药入血成分筛查，组织分布，多组分药代动力学 | ||
| 其他 | 其他靶向组分检测，提供标品也可作方法开发和方法学验证 | |
| 数据处理： | ||
| 非靶向数据分析 | 非靶向数据处理 | 靶向质谱数据处理（去噪，提取，匹配，积分），不包括差异比较 |
| 非靶向组学差异分析 | 组间代谢组学差异分析,并鉴定差异最为明显的组分 | |
| 靶向数据分析 | 靶向分析报告 | （根据实际实验内容）提供定性结果，相对定量的峰面积或组分浓度检测结果 |
1 、AB5500 Qtrap
详见公司网站
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文献和实验） 拟靶向代谢组学的核心是通过非靶向方法的“拟”靶向化来实现的，包括三个步骤：1)基于四极杆飞行时间质谱的非靶向分析；2)母离子/产物离子对的选择；3）使用三重四极杆或 QTRAP 质谱系统采用 MRM 方式基于上述离子对样品进行分析。该技术由于结合了非靶向和靶向分析技术的双重优势，在代谢物分析的覆盖度上与非靶向方法接近，在灵敏度上与靶向分析一样，应用日益广泛。 在仪器平台的选择上，由于 GC-MS 和 LC-MS 在分离对象上的差别，使得其在代谢物的分离分析上具有各自的独特优势。两类仪器的联合
。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
GUT：国家癌症中心崔巍联合多组学技术团队发表血清代谢组肠癌早筛新机制
microbiome- associated metabolites in the detection of colorectal cancer and adenoma ”的研究成果，通过非靶向代谢组、靶向代谢组以及 AFADESI-MSI 空间代谢组学研究方法，整合了宏基因组的数据，发现了可用于腺瘤及结直肠癌诊断的代谢标志物，建立的相关预测模型显示出较高诊断准确性，为结直肠癌早期诊断奠定坚实基础。其中 AFADESI-MSI 空间代谢组学由贺玖明教授团队提供技术支持。 研究技术路线 研究方法 1、研究队列
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