非靶向代谢组学 (GC-MS)

非靶向代谢组学 (GC-MS)

代谢组学

产品简介

GC-MS非靶向代谢组学是一种利用气相色谱-质谱联用技术,对生物样本中所有挥发性或可衍生化的小分子代谢物(通常分子量<500 Da)进行全面、无偏向性检测与比较的技术。它特别适用于分析有机酸、氨基酸、糖类、醇类、短链脂肪酸等核心代谢物,是代谢组学研究中最稳定、最成熟的技术平台之一 。

技术优势

1. 采用安捷伦8890-5977B气相色谱-单四极杆质谱系统,该系统拥有卓越的分离能力、高灵敏度(ppm级)和宽动态范围,是进行靶向及非靶向代谢物定性与相对定量分析的理想选择。

2. 专业的定性分析软件:采用MS-DIAL作为核心数据处理软件。该软件整合了强大的去卷积功能、保留指数校正和公共谱图库匹配能力,能有效提升代谢物鉴定的准确性和效率,特别适用于复杂生物样本的GC-MS数据解析。

3. 严格的质控体系:通过使用QC样本、空白样本和内标(如核糖醇、C13-硬脂酸等),对从样品前处理到数据采集的全流程进行监控,确保数据的稳定性和批次间的可重复性。

技术流程


技术流程

非靶代谢GC-MS技术流程

关键节点

1. 样本前处理与衍生化:根据样本类型(组织、血清、细胞等)采用优化的代谢物提取方案。由于大多数内源性代谢物极性高、挥发性低,需进行两步衍生化处理(如甲氧胺化、硅烷化),将其转化为易挥发的衍生物。

2. 数据采集:处理后的样品进入气相色谱(GC) 进行高效物理分离,随后通过单四极杆质谱进行全扫描检测。该平台是进行稳定、可靠的非靶向代谢组学分析的理想选择。

3. 数据处理与代谢物鉴定:使用MS-DIAL软件对原始数据进行峰识别、峰对齐、滤噪和去卷积等预处理。通过将代谢物的保留指数(RI)和质谱图与Fiehn、NIST等公共数据库及自建库进行匹配,实现代谢物的结构鉴定。

4. 生信分析:对鉴定到的所有代谢物进行深入挖掘,提供包含主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、火山图、热图、聚类分析、KEGG通路富集分析等在内的10+项标准分析内容,并支持个性化高级分析。

送样要求

样本类型
血清/血浆
最低送样量
≥200 μL
保存与运输条件
-80℃保存,干冰运输
注意事项
避免溶血、高脂血,建议分装后冻存,避免反复冻融(不超过3次)
样本类型
动物组织
最低送样量
≥50 mg
保存与运输条件
液氮速冻,-80℃保存,干冰运输
注意事项
取样后应尽快(<30分钟)置于液氮中淬灭代谢
样本类型
植物组织
最低送样量
≥80 mg
保存与运输条件
液氮速冻,-80℃保存,干冰运输
注意事项
推荐设置独立生物学重复(≥6个)
样本类型
尿液
最低送样量
≥500 μL
保存与运输条件
-80℃保存,干冰运输
注意事项
推荐使用晨尿或24小时混合尿,可加入防腐剂(如叠氮化钠)
样本类型
细胞/微生物
最低送样量
≥1×10⁷个细胞
保存与运输条件
淬灭代谢后收集沉淀,-80℃保存,干冰运输
注意事项
建议至少6个生物学重复
样本类型
粪便/肠道内容物
最低送样量
≥80 mg
保存与运输条件
液氮速冻,-80℃保存,干冰运输
注意事项
需快速取样,避免常温降解
样本类型
细胞上清/培养液
最低送样量
≥3 mL
保存与运输条件
-80℃保存,干冰运输
注意事项
需移除细胞碎片,避免血清干扰
样本类型
极微量样本
最低送样量
1个卵细胞 / 1 mg组织
保存与运输条件
专用采集管,干冰运输
注意事项
需提前与技术支持沟通确认方案

通用要求: 1. 生物学重复:常规实验每组建议6-10个;临床队列研究每组建议≥25例。 2. 样本标识:请使用防水标签清晰标注样本编号,并随附样本信息单。 3. 运输:请使用足量干冰(5-10公斤/天),确保样本抵达时仍处于干冰包裹状态。 4. 数据格式:原始数据建议提供安捷伦的.D格式文件,以保证使用MS-DIAL软件进行数据处理的兼容性。

参考文章

[1]

Newton, S. R., Bowden, J. A., Charest, N., Jackson, S. R., Koelmel, J. P., Liberatore, H. K., Lin, A. M., Lowe, C. N., Nieto, S., Pollitt, K. J. G., Robuck, A. R., Rostkowski, P., Townsend, T. G., Wallace, M. A. G., & Williams, A. J. Filling the Gaps in PFAS Detection: Integrating GC-MS Non-Targeted Analysis for Comprehensive Environmental Monitoring and Exposure Assessment Environmental Science & Technology Letters, 2025;12(2), 104-112.

[2]

Rivera-Pérez, A., & Garrido Frenich, A. Comparison of data processing strategies using commercial vs. open-source software in GC-Orbitrap-HRMS untargeted metabolomics analysis for food authentication: thyme geographical differentiation and marker identification as a case study. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2024;416(17), 4045-4061.

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