本文由東京農(nóng)工大學(xué)教授、MS-DIAL*席專(zhuān)家Dr. Hiroshi Tsugawa，島津工程師Hidenori Takahashi，日本理化研究所Haruki Uchino，日本慶應(yīng)義塾大學(xué)Omega-3脂質(zhì)組學(xué)專(zhuān)家Dr. Makoto Arita共同合作完成。

文章發(fā)表于COMMUNICATIONS CHEMISTRY | (2022)5:162 | https://doi.org/10.1038/s42004-022-00778-1|

一、研究背景

脂質(zhì)是生物體的基本化合物，具有多種生理功能，如細(xì)胞膜的組成部分、信號(hào)傳遞介質(zhì)、能量?jī)?chǔ)存和上皮屏障的形成。脂質(zhì)的結(jié)構(gòu)多樣性是由分子骨架、極性頭基團(tuán)、酰鏈、雙鍵位置等不同組合產(chǎn)生的。而雙鍵（C = C）的位置是生物系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵因素，但尚未被全面表征。

二、研究結(jié)果

聯(lián)合研究小組使用一種結(jié)合自由基誘導(dǎo)解離技術(shù)（OAD）和計(jì)算質(zhì)譜（CompMS）的方法，通過(guò)提高注釋率來(lái)解決C = C位置分辨的非靶向脂質(zhì)組學(xué)問(wèn)題。聯(lián)合研究小組首先分析了85種脂質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)品，驗(yàn)證了脂質(zhì)結(jié)構(gòu)和OAD-MS/MS譜圖的關(guān)聯(lián)性。結(jié)果表明，OAD可以分析不同血脂類(lèi)別(磷脂、鞘脂、甘油脂、脂肪酸酰基)和側(cè)鏈類(lèi)型( O-?；?；?、鞘脂堿骨架)內(nèi)的C=C位置。

研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了MS-RIDD的軟件，以促進(jìn)使用CID-MS/MS和OAD-MS/MS的融合數(shù)據(jù)開(kāi)展非靶向脂質(zhì)組學(xué)研究。

該方法被應(yīng)用于分析人類(lèi)血漿和小鼠組織（肝臟、大腦、眼睛、皮膚、睪丸和糞便）的樣本，最后成功鑒定了648種脂質(zhì)物種，這些獨(dú)特脂質(zhì)達(dá)到C = C位置分辨水平。同時(shí)闡明了含有n-3和/或n-6超長(zhǎng)鏈PUFAs(碳≥28，雙鍵≥4)的組織特異性脂質(zhì)在小鼠的眼睛、睪丸和大腦中的獨(dú)特分布。

圖1脂質(zhì)OAD解離機(jī)理概述。a. OAD解離機(jī)理b. PC 18:0/18:1(n-9)的OAD-MS/MS譜和碎片離子的推定亞結(jié)構(gòu)。鍵的解離發(fā)生在三個(gè)位置(紅色、黃色和紫色)，產(chǎn)物離子的m/z值由紅色、黃色和紫色表示。產(chǎn)物離子的理論m/z值隨化學(xué)結(jié)構(gòu)描述，而實(shí)驗(yàn)m/z值和相應(yīng)的ppm質(zhì)量精度在MS/MS譜折線圖中顯示。

圖2使用碰撞誘導(dǎo)解離(CID)和自由基誘導(dǎo)解離（OAD）綜合策略開(kāi)展非靶向脂質(zhì)組學(xué)研究。a. LC-CID-MS/MS和LC-OAD-MS/MS的并行數(shù)據(jù)采集，綜合數(shù)據(jù)處理方法包含數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括峰提取，峰對(duì)齊，MS/MS譜圖匹配和標(biāo)注。b. MS-RIDD是確定C = C位置的核心工具。

主要算法過(guò)程包括四個(gè)步驟：(1) 基于脂質(zhì)分子信息生成理論上可能的候選結(jié)構(gòu) (2) 根據(jù)解離規(guī)則計(jì)算參考的中性丟失表 (3) 驗(yàn)證每個(gè)C = C位置必要的診斷離子 (4) 通過(guò)平方根變換值計(jì)算MS/MS譜相似度，優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)性候選離子的強(qiáng)度。

三、研究結(jié)論

島津提供了一個(gè)用于深入研究脂質(zhì)分子水平的強(qiáng)大工具——自由基誘導(dǎo)解離技術(shù)（OAD），這對(duì)于理解脂質(zhì)在生物學(xué)系統(tǒng)中的作用至關(guān)重要。結(jié)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的MS-RIDD軟件，實(shí)現(xiàn)了非靶向脂質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化注釋和智能化處理。通過(guò)以上技術(shù)方法提高了脂質(zhì)結(jié)構(gòu)注釋的準(zhǔn)確率，并成功地鑒定了648種獨(dú)特的脂質(zhì)，這些脂質(zhì)包含24種由LIPIDMAPS定義的脂質(zhì)亞類(lèi)，并且具有C = C位置分辨水平。這項(xiàng)研究不僅提高了對(duì)脂質(zhì)C = C位置異構(gòu)體的表征能力，而且為疾病機(jī)制的探索、生物標(biāo)志物的識(shí)別和疾病復(fù)雜病理學(xué)的闡明提供了新的技術(shù)手段。

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