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上海有機所發(fā)表基于離子淌度質譜的多維代謝物鑒定技術和數據庫
2020年09月04日 15:20:09
來源：上海有機化學研究所 點擊量：4164
中國科學院上海有機化學研究所生物與化學交叉研究中心研究員朱正江課題組發(fā)展了基于離子淌度質譜的碰撞截面積數據庫（AllCCS），并開發(fā)出基于離子淌度質譜的多維代謝物分析技術，用于生命體內已知和未知代謝物的化學結構鑒定。
【化工儀器網 科技前沿】中國科學院上海有機化學研究所生物與化學交叉研究中心研究員朱正江課題組發(fā)展了基于離子淌度質譜的碰撞截面積數據庫(AllCCS)，并開發(fā)出基于離子淌度質譜的多維代謝物分析技術，用于生命體內已知和未知代謝物的化學結構鑒定。
離子淌度質譜(Ion Mobility-Mass Spectrometry)是一類能夠根據分析物離子的尺寸、形狀和電荷進行氣相分離和檢測的質譜技術，一次分析能夠同時提供多個維度信息，包括精確質量數(MS1)、二級碎片譜圖(MS/MS)和碰撞截面積(CCS)數據等，有效提升了對復雜生物樣品代謝組的定性和定量分析能力。
基于前期工作，該課題組發(fā)展了一個全新的碰撞截面積預測方法和數據庫AllCCS。相關研究提供了一個目前大、全面的小分子碰撞截面積數據庫平臺，包含5000多個實驗碰撞截面積和1100多萬個預測碰撞截面積；發(fā)展了新一代的碰撞截面積預測算法，能將預測準確性提升至2%以內，并廣泛適用于不同化學結構的小分子化合物；發(fā)展了特征結構相似性得分(RSS)，實現了對碰撞截面積預測誤差的估計；開發(fā)了基于離子淌度質譜的多維代謝物分析技術，可提升已知代謝物鑒定的準確性，并能用于未知代謝物鑒定，為未知代謝物的鑒定提供了新方法。
復雜生物樣本中的代謝物鑒定是代謝組學研究中面臨的挑戰(zhàn)。目前，代謝物鑒定主要依賴于二級碎片譜圖(MS/MS)，其鑒定范圍受限于標準譜圖的數目，難以注釋未知代謝物。PubChem等傳統(tǒng)的小分子化合物庫，盡管含有多達1億種小分子，但是大多是非天然化合物、結構冗余度高，難以用于發(fā)現生物內源性的新代謝物。
針對未知代謝物鑒定的挑戰(zhàn)，該課題組進一步開發(fā)了基于離子淌度質譜的多維代謝物鑒定技術。該方法首先基于生命體內普遍存在的178個生物化學反應，從已知代謝物構建新的10萬種未知代謝物化學結構。 利用AllCCS及其他MS/MS工具進行多維質譜信息的預測，并通過多維匹配和打分來提升代謝物鑒定的準確性，能夠有效地去除假陽性注釋，提升了超過80%代謝物的定性分析準確性，進而實現了大規(guī)模檢測和鑒定未知代謝物。
相關成果以Ion Mobility Collision Cross-Section Atlas for Known and Unknown Metabolite Annotation in Untargeted Metabolomics為題，發(fā)表在《自然-通訊》上，博士研究生周智偉為第一作者。AllCCS平臺已免費向學術用戶開放。研究得到國家重點研發(fā)專項、國家自然科學基金委、中科院、上海市科委等資助。
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