LC-MS/MS Q-TOF用于代谢组学研究

LC-MS/MS Q-TOF是目前被应用较为广泛的代谢组学筛查工具，也被广泛应用于合成化合物结构信息确认，未知化合物推断。

下面是 Q-TOF在代谢组学研究中的示例：

1.样本前处理：

一般液体样本采用有机溶剂沉淀蛋白后直接进样，固体样本低温研磨。

注：样本的前处理需要考虑尽可能的保留有效的生物信息，又要屏蔽掉无用的生物信息，上述是处理组织比较简便的方法，每个项目的具体操作可以查阅相关文献或通过预实验确定。

2.质谱检测：

Q1一级质谱全扫 和MS/MS二级质谱扫描。

极性模式：采用正离子模式或负离子模式（正负离子两种模式不可以同时采用，经费充足的客户可以两种模式都选择，经费紧张的客户可以选择一种出峰较多的电离方式）。

扫描范围：50Da—1200Da（推荐，客户可以提出特点的扫描范围）

如：Q1全扫结果图谱

3. 质谱数据转化：

利用质谱公司的Markerview、Masslynx等软件或XCMS和MZmine等公用软件，将全部样本的质谱数据导出，以质核比、保留时间、峰面积为数据，进行PCA分析。一般处理的过程包括：去噪音、峰提取、反卷积、峰排列、对齐、合并、缝隙填补等。

图示质谱数据转换过程：

软件将质谱数据导出后，数据形式如下图（EXCEL表）：ID为每个峰编码，RT:为该峰的保留时间，M/Z为该峰的质核比，峰面积为该峰的相对定量指标。

横列是样本编号，纵列是保留时间和质核比。数据量很大。导出的数据可以用第三方统计软件进行统计分析。

4.数据分析寻找候选差异物

代谢组学常用的数据分析方法有：PCA (主成分分析）、PLS-DA(偏最小二乘法判别分析)、OPLS-DA(正交偏最小二乘法判别分析)等。

数据分析只是手段，目的是得到差异指标，每个项目都可以根据项目要求采用相应的数据分析方法。

5.候选代谢物选择和鉴定：

数据分析得到2组之间的候选差异物后，就需要对候选差异物进行鉴定和推断。

一般的过程是先确定数据分析得到的差异物是否是噪音，需要对候选差异物提取离子流，以确定有效的差异物。

对有效的差异去进行搜库同时比对该指标的棒状图，以确定可能的目标化合物。网上公开免费的数据库：Massbank database 、 human metabolomedatabase 、metlin database 、kegg compound database 、pubchem compound database 、lipidmaps database。

对数据库中提供MS/MS数据的，可以同时比对碎片，可以更准确的判断。

有条件或对重要的候选物指标，可以采用标准品比对的方式验证，但由于可以购买的标准品种类有限，所以这种方案限制较多。