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科研进展

Trends in Analytical Chemistry | 朱正江课题组受邀综述非靶向代谢组学中代谢物化学结构鉴定的新策略

发布时间:Dec 26, 2022

近日,中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心朱正江研究员课题组受邀在分析化学领域国际知名学术期刊《Trends in Analytical Chemistry》(IF: 14.9)上,发表了题为“Advanced Analytical and Informatic Strategies for Metabolite Annotation in Untargeted Metabolomics”的长篇综述文章 (https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116903。该文章系统总结和评述了非靶向代谢组学研究中代谢物化学结构鉴定的最新研究进展,同时展望了有助于提高代谢物化学鉴定的准确度和覆盖度的潜在研究方向。朱正江课题组副研究员蔡玉萍博士为该论文第一作者,中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心为第一单位。

复杂的生命体代谢组包含对生命活动起到重要调控作用的代谢物。然而,如何大规模、准确鉴定代谢物化学结构是当前代谢组学研究中的热点和难点。在该工作中,作者综述了目前非靶向代谢组学中代谢物注释分析的新策略和新算法,包括 (1) 基于实验二级质谱图(MS/MS)匹配的代谢物鉴定;(2) 基于理论二级质谱图和预测算法的代谢物鉴定;(3) 基于分子网络的代谢物鉴定。

在文章中,作者首先列举了目前常用于非靶向代谢组学研究中代谢物鉴定的实验二级质谱图库。特别地,该文章系统总结了适应于二级质谱图匹配的不同匹配算法,并逐一讨论了每个匹配算法的适用情形。其次,文章整理了目前基于理论二级质谱图和预测算法的代谢物鉴定方法,包括从分子结构预测MS/MS谱图和根据MS/MS谱图预测化学结构(图1)。

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图1. (a) 从分子结构预测MS/MS谱图和 (b)根据MS/MS谱图预测化学结构。

近年来,基于分子网络进行代谢物注释的策略,逐步突破了标准二级质谱图库的覆盖度限制,实现大规模代谢物的鉴定。作者总结了近期发展的 (1) 基于数据驱动的网络分析算法 (如GNPS、NetID等)和 (2) 基于代谢反应关系的网络方法 (如MetDNA),用于非靶向代谢组学的大规模代谢物鉴定(图2)。

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图2. (a) 基于数据驱动的网络分析算法和 (b) 基于代谢反应关系的网络方法。

在近期发展的基于离子淌度质谱的四维代谢组学研究中,作者综述了通过引入基于色谱分析的保留时间RT和基于离子淌度分离的碰撞截面积CCS,能够极大地提高代谢物鉴定的准确度。作者最后总结了基于液相色谱分离的实验保留时间数据库、基于人工智能算法预测保留时间数据库、基于离子淌度分离的CCS数据库、和基于LC-IM-MS/MS“四维一体”的大规模代谢物鉴定策略(图3)。

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图3. 基于LC-IM-MS/MS的“四维一体”非靶向代谢组学方法。

 

该工作得到了国家重点研发专项、国家自然科学基金委、中国科学院、上海市科委等的大力资助。

论文连接:https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116903


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