如今，質譜早就成了科研里的常用工具，但在實際課題中還是經常會遇到問題：復雜樣本不好處理、低含量物質測不準、結果沒法重復……想做出高分研究并不容易。為了幫大家用好質譜，我們拆解了多組學、復雜樣本分析等多種應用場景案例：

案例一：單細胞代謝組學、癌癥精準分型

應用難點：針對單細胞體積極小、代謝物含量極微、前處理流程復雜且易引入誤差，以及細胞異質性導致分型困難的問題，通過全自動單細胞前處理技術與高分辨質譜聯(lián)用，實現(xiàn)單細胞代謝物的高靈敏、無偏差檢測與精準分型。

采用了 SinCell-100 全自動單細胞分析系統(tǒng)與 Orbitrap Exploris 240 質譜聯(lián)用平臺。自動化完成單細胞定位、皮升液滴萃取與電噴霧離子化，最大程度減少人為誤差；質譜系統(tǒng)以 240,000 FWHM 高分辨率、DIA 非靶向采集模式及正/負離子切換功能，實現(xiàn)低豐度代謝物的高效捕獲。成功檢測出 295 種內源性代謝物，實現(xiàn)癌細胞與正常細胞的精準區(qū)分，篩選出 94（AGS vs GSE）和 85（HGC vs GSE）種差異代謝物，精氨酸、賴氨酸等成為潛在胃癌標志物。

案例二：代謝組學標準化、靶向定量檢測

應用難點：針對臨床代謝組學研究中實驗流程不統(tǒng)一、基質效應干擾定量準確性、大樣本批次間穩(wěn)定性問題，通過構建穩(wěn)定同位素標記內標體系、優(yōu)化色譜-質譜參數(shù)、建立多維度質控流程，實現(xiàn)目標代謝物的標準化精準定量。

以三重四極桿（QqQ）質譜為核心平臺，采用信息驅動或全面譜圖分析兩種策略構建靶向代謝物面板。優(yōu)先選用 13C/15N 標記內標，早期加入樣本以校正提取效率和基質效應；通過色譜分離適配不同極性代謝物，結合駐留時間優(yōu)先級（DTP）優(yōu)化，保障低豐度代謝物的檢測靈敏度。同時設置系統(tǒng)適用性樣本、混合 QC 樣本和參考樣本全程監(jiān)控數(shù)據(jù)質量，有效降低樣本間變異，成功實現(xiàn)大規(guī)模臨床樣本的標準化定量。

案例三：肥胖模型脂質組學、復雜生物樣本高重復檢測

應用難點：針對血漿等復雜生物樣本基質干擾強、脂質種類多且易受基質抑制，以及實驗結果重復性難保障的問題，通過優(yōu)化前處理流程、質譜采集模式和數(shù)據(jù)處理方法，實現(xiàn)脂質的高靈敏、高重復鑒定與定量。

以飲食誘導肥胖小鼠為研究對象，采用單步異丙醇提取法處理血漿樣本，添加 SPLASH Lipidomix 內標保障檢測穩(wěn)定性；借助質譜的 120,000 高分辨率和智能采集技術，自動排除背景和冗余信號，聚焦樣本特異性脂質的碎片化分析；同時結合 Compound Discoverer 和 LipidSearch 雙軟件進行數(shù)據(jù)整合，最終鑒定出 610 種獨特脂質分子，成功篩選出高脂飲食組與正常飲食組的差異脂質。

為了更精準地幫大家解決實際研究問題，更好的將質譜技術應用于課題，我們準備了《質譜高分應用實戰(zhàn)案例集資料包》包含 8 大研究方向，匯總 70+ 篇前沿文獻和 20+ 配套干貨學習視頻； 現(xiàn)識別下方二維碼，即可免費領取資料包，還能參與抽獎贏藍牙鍵盤、小米吹風機、實驗室積木、變色龍玩偶、京東卡等350 份好禮！

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案例與文獻合集

覆蓋 8 大核心研究方向，包含多組學整合、代謝組學 QA/QC 體系構建、糞便代謝物數(shù)據(jù)庫開發(fā)等高價值文獻，同時拓展至蛋白組、免疫肽組、藥物篩選等領域，全面覆蓋自閉癥、癌癥、肥胖等疾病研究場景，每份文獻均提供詳細實驗流程、參數(shù)設置、數(shù)據(jù)處理方法與結果分析，可直接用于課題設計與方法學驗證。

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內容策劃：鄒禮平

內容審核：吳軍

題圖來源：自己做的