Nature子刊：全新脂質組學構象圖譜可為未來脂質組學研究提供可靠數據

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作者：Michael

導 讀

整個基礎研究領域一般圍繞中心法則（DNA-RNA-蛋白質）展開，由此產生了相應的基因組學、蛋白質組學以及最近兩年才剛剛展開的代謝組學研究，其代表了研究人員對不同分子的認識。基因組學通常是在核酸水平去了解核酸遺傳信息與正常生理活動和疾病的關係，而根據中心法則，生命活動的主要承擔者是蛋白質，在生化反應過程中，還存在蛋白質的翻譯後修飾等一系列無法通過簡單核酸測序解決的問題，因此延伸出了蛋白質組學，通過蛋白質組學，研究人員發現，還有許多小分子物質參與整個生命活動的調控，進而又延伸出了代謝組學。此次，來自Vanderbilt大學的研究者們利用高精度離子淌度-質譜法（IM/MS）編譯彙編了鞘脂和甘油磷脂的456個質量分辨碰撞截面（CCS）結構資料庫。該研究中分析的CCS值和先前未映射的定量結構將有助於在未來的脂質組學研究中預測新的CCS和協助脂質分子的鑒別。

蛋白組學和代謝組學的發展離不開質譜分析儀器更新換代。這裡我們簡單的了解一下質譜儀器的工作原理。首先，當我們拿得到一個樣本時，需要在上機前進行酶解，將大分子物質酶切成小片段。然後進行上機工作，上機後分析儀會自動將待測物轉化為離子狀態，形成離子態。離子源是使待測物在高真空條件下離子化的裝置。電離後的分子因接受了過多的能量會進一步碎裂成較小質量的多種碎片離子和中性粒子。它們在加速電場作用下獲取具有相同能量的平均動能而進入質量分析器。質量分析器是將同時進入其中的不同質量的離子，按質荷比m/e大小分離的裝置。分離後的離子依次進入離子檢測器，採集放大離子信號，經計算機處理，繪製成質譜圖。

當然在計算機處理過程中分為一級處理和二級處理，一級處理是僅對離子檢測器的數據進行分析，二級處理則是將獲得的數據與已有的資料庫進行對比在進行勘誤分析。此次，Vanderbilt大學的研究成果大部分屬於一級處理，因此其得到的研究數據可為未來的脂質代謝組研究提供參考數據。

脂質是結構高度多樣的分子，其參與多種生理病理代謝，因此了解這些脂質分子的屬性對了解其正常的生理代謝過程及開發相應的藥物極其重要。通過此次IM/MS分析，研究人員獲得了456 個CCS值，並以此構建了CCS資料庫同時，該CCS資料庫還包括鞘磷脂，腦苷脂，神經醯胺，磷脂醯乙醇胺，磷脂醯膽鹼，磷脂醯絲氨酸和磷脂酸類。在對脂質類別進行差異性分析時，研究者發現鞘脂比相似質量的甘油磷脂大2-6％的CCS，同時發現醯基尾長度和不飽和度是決定CCS量級的主要結構描述符。科學家表示，一個人所有的健康信息均蘊藏在它的分子當中，而脂質又占很大比例。因此，通過檢測一類分子脂質的多種變異來解碼整個脂質分子圖像，對了解細胞膜結構、脂質調節細胞活動和儲存能量至關重要。

總的來說，這項研究針對4類甘油磷脂（PA，PC，PE，PS）和3類鞘脂（Cer，SM，GlcCer）提供了456個CCS觀測值。在複雜的IM-MS譜圖中，可在單獨的區域內觀察到脂質，並且可通過特定的脂質峰值辨別脂質類別。這一構象脂質圖譜代表了迄今為止最精確和最全面的脂質結構分析。

參考文獻

James N. Dodds,John A. McLean .Ion mobility conformational lipid atlas for high confidence lipidomics

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