LC-MS 与 GC-MS 平台取舍？找寻最适合您的平台！

近年来科学家们对代谢组学的关注度越来越高，有大量的代谢组学 SCI 得以发表，它成为继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后的又一个热点研究领域。

2019~2022 年代谢组学 SCI 发表数量

 

在 PubMed 中检索“Metabolomics OR Metabolome”，2019~2022 年 8 月为止，共发表相关论文 36,135 篇。以今年当前发文量（7324 篇）来看，已逼近 2019 的全年发文量，可见它在当下科研界的火热程度。

 

看到代谢组学研究越来越受到重视，可是真正当你着手去做代谢组学的时候才能体会什么是无助！三大组学，哪个分析难度最高、水最深？小编认为非代谢组学莫属。为什么？

 

基因/转录组=测核苷酸排列，4 种核苷酸组成；蛋白组=测氨基酸排列，20 种氨基酸组成；代谢组=测核苷酸+氨基酸+糖+有机酸+脂类等组成，每一类都有 N 种。

分析化学没学好？色谱玩不溜？原始图谱不会看？算法不太懂？如果是这种情况，可能连代谢组学的门都难摸到。代谢组学做得好的平台，基本都是有 N 年分析化学经验的大牛。对于生物领域研究的老师，也许我们并不需要过分关注检测分析实验的细节。但是，对于代谢组分析的一些基本知识，还是需要知道的？

 

因为，面对如此复杂的分析技术，我们需要一些必备基础认识，来帮助判断我们面前的代谢组数据，是否达到了基本的分析要求，是否有用于后续的生物研究的价值。以下简单讨论我们认为需要知道的几个重要基本问题。在此，本期我们主要讨论——LC-MS 与 GC-MS 平台如何取舍的问题？

 

平台区别

 

LC-MS 与 GC-MS 的差别

LC-MS 与 GC-MS 的差别主要差别是样品分离方式，它用的是液相分离方法，优点是样品范围更广，即提即用。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，看下表格具体了解差异：

 

技术瓶颈——代谢物鉴定

代谢组目前最主要的技术瓶颈——代谢物鉴定。因为，物质鉴定是所有结果的基础，即使某检测方法能检测到的数据量再多、定量能力再灵敏、定量结果再精确，如果这个信号的代谢物不能确定的话，所获得的数据有何意义，也根本无从谈起表达是否有差异、功能是否有变化等后续问题。

 

为了探讨这个问题，我们从业内人士反复提到的名词——代谢物标准品库说起。标准品库，是指将纯化的、结构已经确证的代谢物的标准品（通常是商业化的），在某一特定分析检测体系下进行检测，获得该代谢物的标准结果信息，包括保留时间、分子量、二级（或多级）质谱图谱等。在其他组学的分析领域中，通常不会听到，但在代谢组学里，这是个代谢物鉴定的门槛，而且是十分关键的门槛。为什么代谢组鉴定，对标准品库有这么高的要求呢？下面这两个物质，元素组成完全不同，但是分子量非常相近，从小数点后第三位才开始不一样：

 

举个例子：

而下面这两个物质，一个是明星代谢物——TCA cycle 里的柠檬酸，一个是半乳糖的代谢产物。两者分子量、化学式完全一样，但结构不同，功能也完全不同：

这就是代谢组分析里，令人闻风丧胆的同分异构体。而悲剧的是，这种同分异构体在代谢组结果中大量存在。雪上加霜的是，同一个代谢物还会以 [M-H]^-、 [M+H]⁺、[M+Na]⁺、[M+H-H2O]⁺ 等多种不同离子形式存在。问题来了，如何区分和鉴定如此复杂的代谢物呢？目前代谢物的鉴定有不同的层级，不得不说不管是 LC-MS 平台还是 GC-MS 平台都离不开标准品数据库的建立。

 

标准品库的建立

鹿明生物多年专注于建立代谢标准品图谱库，用经验可以告诉大家：标准品库的建立绝非一件简单的工作：

1.你以为同一个标准品打出图谱就只有一种吗？其实，不仅不同碎裂能级打出的图谱不同，在不同浓度，甚至不同时间下，同一个物质打出的图谱也会有所差别。所谓高质量的标准品库，会在不同碎裂能级、不同浓度、不同时间条件下采集图谱。

 

2.标准品库除了图谱、荷质比等实验信息，还有一个关键组成——匹配算法。一次非靶代谢组分析往往能够获得上千个 feature，不可能人工拿着实验图谱与标准图谱一一比对，所以需要算法软件来匹配。最后的匹配效果，除了由标准品图谱和实验图谱质量的决定，匹配算法一样至关重要！！如何对图谱进行去噪、如何进行相似性打分，是正向匹配还是负向匹配，如何评价比对结果的可靠性等等，这里有一大堆的问题。

 

至少对我小编这种不懂算法的人来说，一个优秀的匹配算法背后，简直是难以企及的另一个世界。总之，一个高质量的自建标准品库，不仅需要在不同条件下获得高质量的标准图谱，还需要准确的匹配算法进行图谱比对，两者都起着决定性作用。最后，所获得的鉴定结果，仍需有经验的分析人员再进行人工核对。

 

以上说起代谢组学研究难的原因大多在这里了，对于鹿明生物平台来说，长久的建库工作也不是一朝一夕完成的，目前鹿明生物拥有：

a.自主知识产权的 GC-MS 数据库—LUG 4.0（Untarget database of GC-MS from Lumingbio，Version 4.0），专利号：ZL202010401911.0，标准品库容量在原有的基础上补充至 1500 个，总库容量增加至 3000 个；

 

b.LC-MS 数据库—EMDB 数据库是鹿明生物经过数年研发，专门针对人、动物内源性代谢物建立的专属质谱数据库，包含标准品数据库和人工校对数据库。标准品库容量在原有的基础上扩充至 2500 个，总库容量增加至 10000 个。

鹿明生物经过多年艰苦经验，更是在 2022 年初推出百万立项计划，经过不断的研发和升级，也推出了数据库的全面升级，数据库的升级将大大提升精准分析的准确度，也为助力 GC-MS/LC-MS 双平台代谢组学研究。

 

代谢组看点双平台代谢组学：

（LC-MS 和 GC-MS）双平台代谢组学，通过优化前处理方法并结合 GC-MS 平台和 LC-MS 平台各自优势，同时配套多年积累的拥有自主产权的自建数据库，实现一份样本双平台检测，双数据库定性极大地提高代谢物鉴定的数量和准确性。