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作为寻找未知小分子生物标志物必不可少的手段,基于高效液相色谱与高分辨质谱联用技术（LC-MS/MS）的非靶向代谢组学研究具有全面性、无偏性的优势,能够提供海量的代谢物信息[1]。然而,这种研究策略后期需要经过复杂的数据处理过程,会损失部分代谢物信息,并可能引入外源性物质的干扰因素;同时非靶向的检测方法易受仪器干扰,尤其在进行大批量样本分析时,无论采用一个批次连续检测还是分批次进行分析,数据质量均难以保证[2]。以上两方面的原因造成非靶向代谢组学研究结果的重复性较差。本研究针对不同种类代谢物的同步定量分析难点问题,研发出基于数据非依赖的靶向定量代谢组学新方法。首先,通过采用高分辨质谱的数据非依赖型MS/MS扫描方式获取样本中尽可能多的代谢物的二级质谱信息,将其转变为靶向分析的MRM离子对,建立复杂血浆样本中代谢物的高覆盖靶向分析方法。然后,采用逐步稀释混合样本,获取代谢物的混合工作曲线,建立高通量的相对定量方法。该方法能够在不使用标准品的条件下,同时检测血浆中1460个代谢物,并实现了1015个代谢物的高覆盖、高灵敏定量分析[3]。此外,选择近年来本实验室前期研究发现以及文献中报道的与癌症相关的可能生物标志物,采用生物转化与其代谢通路上相关的重要核心代谢物相关联的靶向代谢组研究思路,建立了一种涵盖50多条代谢通路的106个核心代谢物的LC-MS/MS（MRM）靶向定量分析方法。其后,采用pMRM-IDA-EPI和HRMS/MS方法对含量较低的次级代谢产物进行同时定性与定量分析,从血浆中共找到234个次级代谢物。结合多变量统计与代谢通路分析,寻找肿瘤生物标志物及确认发生紊乱的代谢途径,从而建立了适合于肿瘤生物标志物筛查的靶向定性与定量代谢组学分析方法。上述方法不仅可提高代谢组学分析的灵敏度和准确性,还有利于未知代谢物的结构鉴定和确认,解决了代谢组数据重现性差等问题,实现了不同批次代谢组数据的整合,有助于代谢组学分析的标准化。