生物质谱技术与方法精选(九篇)
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第1篇：生物质谱技术与方法范文
关键词：蛋白质，质谱分析，应用
前言：
蛋白质是生物体中含量最高，功能最重要的生物大分子，存在于所有生物细胞，约占细胞干质量的50%以上，作为生命的物质基础之一，蛋白质在催化生命体内各种反应进行、调节代谢、抵御外来物质入侵及控制遗传信息等方面都起着至关重要的作用，因此蛋白质也是生命科学中极为重要的研究对象。关于蛋白质的分析研究，一直是化学家及生物学家极为关注的问题，其研究的内容主要包括分子量测定，氨基酸鉴定，蛋白质序列分析及立体化学分析等。随着生命科学的发展，仪器分析手段的更新，尤其是质谱分析技术的不断成熟，使这一领域的研究发展迅速。
自约翰.芬恩(JohnB.Fenn)和田中耕一(Koichi.Tanaka)发明了对生物大分子进行确认和结构分析的方法及发明了对生物大分子的质谱分析法以来，随着生命科学及生物技术的迅速发展，生物质谱目前已成为有机质谱中最活跃、最富生命力的前沿研究领域之一[1]。它的发展强有力地推动了人类基因组计划及其后基因组计划的提前完成和有力实施。质谱法已成为研究生物大分子特别是蛋白质研究的主要支撑技术之一，在对蛋白质结构分析的研究中占据了重要地位[2]。
1．质谱分析的特点
质谱分析用于蛋白质等生物活性分子的研究具有如下优点：很高的灵敏度能为亚微克级试样提供信息，能最有效地与色谱联用，适用于复杂体系中痕量物质的鉴定或结构测定，同时具有准确性、易操作性、快速性及很好的普适性。
2．质谱分析的方法
近年来涌现出较成功地用于生物大分子质谱分析的软电离技术主要有下列几种：1)电喷雾电离质谱；2)基质辅助激光解吸电离质谱；3)快原子轰击质谱；4)离子喷雾电离质谱；5)大气压电离质谱。在这些软电离技术中，以前面三种近年来研究得最多，应用得也最广泛[3]。
3．蛋白质的质谱分析
蛋自质是一条或多条肽链以特殊方式组合的生物大分子，复杂结构主要包括以肽链为基础的肽链线型序列[称为一级结构]及由肽链卷曲折叠而形成三维[称为二级，三级或四级]结构。目前质谱主要测定蛋自质一级结构包括分子量、肽链氨基酸排序及多肽或二硫键数目和位置。
3.1蛋白质的质谱分析原理
以往质谱(MS)仅用于小分子挥发物质的分析，由于新的离子化技术的出现，如介质辅助的激光解析/离子化、电喷雾离子化，各种新的质谱技术开始用于生物大分子的分析。其原理是：通过电离源将蛋白质分子转化为气相离子，然后利用质谱分析仪的电场、磁场将具有特定质量与电荷比值(M/Z值)的蛋白质离子分离开来，经过离子检测器收集分离的离子，确定离子的M/Z值，分析鉴定未知蛋白质。
3.2蛋白质和肽的序列分析
现代研究结果发现越来越多的小肽同蛋白质一样具有生物功能，建立具有特殊、高效的生物功能肽的肽库是现在的研究热点之一。因此需要高效率、高灵敏度的肽和蛋白质序列测定方法支持这些研究的进行。现有的肽和蛋白质测序方法包括N末端序列测定的化学方法Edman法、C末端酶解方法、C末端化学降解法等，这些方法都存在一些缺陷。例如作为肽和蛋白质序列测定标准方法的N末端氨基酸苯异硫氰酸酯(phenylisothiocyanate)PITC分析法(即Edman法，又称PTH法)，测序速度较慢(50个氨基酸残基/天)；样品用量较大(nmol级或几十pmol级)；对样品纯度要求很高；对于修饰氨基酸残基往往会错误识别，而对N末端保护的肽链则无法测序[4]。C末端化学降解测序法则由于无法找到PITC这样理想的化学探针，其发展仍面临着很大的困难。在这种背景下，质谱由于很高的灵敏度、准确性、易操作性、快速性及很好的普适性而倍受科学家的广泛注意。在质谱测序中，灵敏度及准确性随分子量增大有明显降低，所以肽的序列分析比蛋白容易许多，许多研究也都是以肽作为分析对象进行的。近年来随着电喷雾电离质谱(electrosprayionisation，ESI)及基质辅助激光解吸质谱(matrixassistedlaserdesorption/ionization，MALDI)等质谱软电离技术的发展与完善，极性肽分子的分析成为可能，检测限下降到fmol级别，可测定分子量范围则高达100000Da，目前基质辅助的激光解吸电离飞行时间质谱法(MALDITOFMS)已成为测定生物大分子尤其是蛋白质、多肽分子量和一级结构的有效工具，也是当今生命科学领域中重大课题——蛋白质组研究所必不可缺的关键技术之一[5]。目前在欧洲分子生物实验室(EMBL)及美国、瑞士等国的一些高校已建立了MALDITOFMS蛋白质一级结构(序列)谱库，能为解析FAST谱图提供极大的帮助，并为确证分析结果提供可靠的依据[6]。
3.3蛋白质的质谱分析方式
质谱用于肽和蛋白质的序列测定主要可以分为三种方法：一种方法叫蛋白图谱(proteinmapping)，即用特异性的酶解或化学水解的方法将蛋白切成小的片段，然后用质谱检测各产物肽分子量，将所得到的肽谱数据输入数据库，搜索与之相对应的已知蛋白，从而获取待测蛋白序列。将蛋白质绘制“肽图”是一重要测列方法。第二种方法是利用待测分子在电离及飞行过程中产生的亚稳离子，通过分析相邻同组类型峰的质量差，识别相应的氨基酸残基，其中亚稳离子碎裂包括“自身”碎裂及外界作用诱导碎裂.第三种方法与Edman法有相似之处，即用化学探针或酶解使蛋白或肽从N端或C端逐一降解下氨基酸残基，形成相互间差一个氨基酸残基的系列肽，名为梯状测序(laddersequencing)，经质谱检测，由相邻峰的质量差知道相应氨基酸残基。
3.3.1蛋白消化
蛋白的基团越大，质谱检测的准确率越低。因此，在质谱检测之前，须将蛋白消化成小分子的多肽，以提高质谱检测的准确率。一般而言，6-20个氨基酸的多肽最适合质谱仪的检测。现今最常用的酶为胰蛋白酶(trypsin)，它于蛋白的赖氨酸(lysine)和精氨酸(arginine)处将其切断。因此，同一蛋白经胰蛋白酶消化后，会产生相同的多肽。
3.3.2基质辅助激光解吸电离/飞行时间质谱测量法(MALDI-TOFMS)[7]
简而言之，基质辅助激光解吸电离/飞行时间质谱测量仪是将多肽成分转换成离子信号，并依据质量/电荷之比(mass/charge，m/z)来对该多肽进行分析，以判断该多肽源自哪一个蛋白。待检样品与含有在特定波长下吸光的发光团的化学基质(matrix)混合，此样品混合物随即滴于一平板或载玻片上进行挥发，样品混合物残余水份和溶剂的挥发使样品整合于格状晶体中，样品然后置于激光离子发生器(lasersource)。激光作用于样品混合物，使化学基质吸收光子而被激活。此激活产生的能量作用于多肽，使之由固态样品混合物变成气态。由于多肽分子倾向于吸收单一光子，故多肽离子带单一电荷.这些形成的多肽离子直接进入飞行时间质量分析仪(TOFmassanalyzer)。飞行时间质量分析仪用于测量多肽离子由分析仪的一端飞抵另一端探测器所需要的时间。而此飞行时间同多肽离子的质量/电荷的比值成反比，即质量/电荷之比越高，飞行时间越短。最后，由电脑软件将探测器录得的多肽质量/电荷比值同数据库中不同蛋白经蛋白酶消化后所形成的特定多肽的质量/电荷比值进行比较，以鉴定该多肽源自何种蛋白.此法称为多肽质量指纹分析(peptidemassfin-gerprinting)。基质辅助激光解吸电离/飞行时间质谱测量法操作简便，敏感度高，同许多蛋白分离方法相匹配，而且，现有数据库中有充足的关于多肽质量/电荷比值的数据，因此成为许多实验室的首选蛋白质谱鉴定方法。
3.3.3电子喷雾电离质谱测量法(electrosprayion-izationmassspectrometry,ESI-MS)[8]
同基质辅助激光解吸电离/飞行时间质谱测量法在固态下完成不同，电子喷雾电离质谱测量法是在液态下完成，而且多肽离子带有多个电荷，由高效液相层析等方法分离的液体多肽混合物，在高压下经过一细针孔。当样本由针孔射出时，喷射成雾状的细小液滴，这些细小液滴包含多肽离子及水份等其他杂质成分。去除这些杂质成分后，多肽离子进入连续质量分析仪(tan-demmassanalyzer)，连续质量分析仪选取某一特定质量/电荷比值的多肽离子，并以碰撞解离的方式将多肽离子碎裂成不同电离或非电离片段。随后，依质量/电荷比值对电离片段进行分析并汇集成离子谱(ionspectrum)，通过数据库检索，由这些离子谱得到该多肽的氨基酸序列。依据氨基酸序列进行的蛋白鉴定较依据多肽质量指纹进行的蛋白鉴定更准确、可靠。而且，氨基酸序列信息即可通过蛋白氨基酸序列数据库检索，也可通过核糖核酸数据库检索来进行蛋白鉴定。
4．蛋白质质谱分析的应用
1981年首先采用FAB双聚焦质谱测定肽分子量，分析十一肽(Mr=1318)，质谱中出现准分子离子[M+1]+=1319强峰。分子量小于6kDa肽或小蛋白质合适用FAB质谱分析，更大分子量的多肽和蛋自质可用MALDI质谱或ESI质谱分析。用MALDI-TOF质谱分析蛋自质最早一例是HillenKramp等[9]于1988年提出用紫外激光以烟酸为基质在TOF谱仪上测出质量数高达60kDa蛋白质，精确度开始只有0.5%，后改进到0.1-0.2%。质谱技术主要用于检测双向凝胶电泳或“双向”高效柱层析分离所得的蛋白质及酶解所得的多肽的质量，也可用于蛋白质高级结构及蛋白质间相互作用等方面的研究[10,11],三条肽段的精确质量数便可鉴定蛋白质。近年来，串联质谱分析仪发展迅猛，其数据采集方面的自动化程度、检测的敏感性及效率都大大提高，大规模数据库和一些分析软件(如:SEQUEST)的应用使得串联质谱分析仪可以进行更大规模的测序工作。目前，利用2D电泳及MS技术对整个酵母细胞裂解产物进行分析，已经鉴定出1484种蛋白质，包括完整的膜蛋白和低丰度的蛋白质[12]；分析肝细胞癌患者血清蛋白质组成分[13]，并利用质谱进行鉴定磷酸化蛋白研究工作[14]及采用质谱技术研究许旺细胞源神经营养蛋白(SDNP)的分子结构[15]等。
结束语：
在蛋白质的质谱分析中，质谱的准确性(accuracy)对测定结果有很大影响，因此质谱测序现在仍很难被应用于未知蛋白的序列测定。肽和蛋白的质谱序列测定方法具有快速、用量少、易操作等优点，这些都非常适合于现在科学研究的需要。我们相信，随着各种衍生化方法和酶解方法的不断改进，蛋白双向电泳的应用[16]以及质谱技术的不断完善，质谱将会成为多肽和蛋白质分析最有威力的工具之一。
参考文献
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第2篇：生物质谱技术与方法范文
【摘要】 脂质的生物功能具有多样性，其代谢与多种疾病的发生、发展密切相关。脂质的分析量化对研究疾病发生机理和诊断治疗，以及医药研发有非常重要的生物学意义。分析技术的快速发展，特别是质谱及其联用技术的运用，促使脂质分析不断完善。脂组学就是对生物样本中脂质的整体分析，是代谢组学的重要组成部分，能够促进代谢组学的发展。本文就脂质的生物功能、脂质分析以及脂组学的研究现状作简要评述。
【关键词】 脂组学，脂质分析，电喷雾离子化质谱，代谢组学，评述
1 引 言
脂类物质是生物体的能量提供者，参与了大量的生命活动，具有非常重要的生理功能。脂质分子在与其它化合物的相互作用，构成了复杂的代谢过程，对生物体疾病的发生、发展产生重要影响。据报道，很多疾病都与脂代谢紊乱有关，如：糖尿病、肥胖病、老年痴呆症、癌症等[1～6]。因此，生命体中脂类物质及其代谢过程的研究成为疾病发病机理和诊断治疗以及医药研发过程的重点。为了得到生物样本中更为全面的脂质信息，更好地反映生物体内脂类物质的作用机制，并能找到与疾病相关的生物标志物或代谢规律，为疾病的治疗提供科学依据，科学家已经将脂质的整体分析做为了研究的重点。
随着生命分析化学的发展，电喷雾离子化质谱(ESIMS)成功地运用到脂质的分析，特别是色谱质谱技术的联用，为脂质的整体分析提供了技术支持，也加速了脂组学的诞生。2003年，Han等[7]正式提出了脂组学(Lipidomics) 的概念，即对生物样本中脂质进行全面的系统分析，并以此为依据推测其它与脂质作用的生物分子的变化，进而揭示脂质在各种生命现象中的重要作用机制。上世纪90年代兴起的代谢组学，是以分析生命体中的所有小分子代谢物为研究内容的。对脂质及其代谢物进行整体分析的脂组学，则可以看作是代谢组学的一个分支，并能够在一定程度上促进代谢组学的发展。
目前，脂组学已经受到越来越多科研机构的关注[8]，其中以美国的研究机构最为著名：美国国立综合医学研究所(National lnstitute of general medical sciences， NIGMS)、由王学敏教授领导组建的堪萨斯州立大学脂组学研究中心(Kansas lipdomics research center，KLRC) 和华盛顿大学的ORY课题组;欧洲和亚洲也同样出现了脂组学的研究机构：格拉茨大学、奥地利科学院及格拉茨技术大学等共同成立了格拉茨脂组学研究中心(Lipidomics research center graz，LRCGraz);新加坡国立大学Wenk教授也成立了Lipid Profile课题组。此外，还有很多课题组致力于脂组学与代谢组学的研究。
可见，脂组学的研究已经成为众多科研机构研究的热点。本文就脂组学的研究现状作简要评述，并通过了解脂组学与代谢组学等其它组学的关系，对脂组学的发展前景进行了展望。
2 脂的分类与生物功能
脂质在化学组成和结构上有很大差异，但都有一个共同特性，即：不溶于水而易溶于乙醚、氯仿等非极性溶剂。脂质通常分为真脂和类脂两大类 (如图解1所示)。脂质是组成生物体的重要成分，如磷脂是构成生物膜的重要组分，油脂是机体代谢所需燃料的贮存和运输载体。脂类物质也可为动物机体提供必需的脂肪酸和脂溶性维生素。某些萜类及类固醇类物质如维生素A，D，E，K，胆酸及类固醇激素具有营养、代谢及调节功能。有机体表面的脂类物质有防止机械损伤与热量散发等保护作用。脂类作为细胞的表面物质，与细胞识别、种特异性和组织免疫等有密切关系。对脂质进行分析时应充分了解其化学组成和结构特点，从而确定样本分析的色谱分离条件和质谱条件。
3 脂组学及其研究现状
3.1 脂组学的研究内容及特点
脂组学的研究内容为生物体内的所有脂质分子，并以此为依据推测与脂质作用的生物分子的变化，揭示脂质在各种生命活动中的重要作用机制[7～10]。通过研究脂质提取物， 可获得脂质组 (Lipidome)的信息，了解在特定生理状态下脂质的整体变化。脂组学是代谢组学不可或缺的一部分。脂组学的研究有以下优势：只研究脂质物质及其代谢物，脂质物质在结构上的共同点决定了样品前处理及分析技术平台的搭建较为容易，而且可以借鉴代谢组学的研究方法;脂组学数据库的建立和完善速度较快，并能建立与其它组学的网络联系;脂质组分析的技术平台可用于代谢组学的研究，促进代谢组学发展。
3.2 脂组学的研究方法
3.2.1 样品制备 脂质主要从细胞、血浆、组织等样品中提取。由于脂质物质在结构上有共同特点，即有极性的头部和非极性的尾部。所以，脂质采用了氯仿和甲醇的混合提取液，能够更好地溶出样本中的脂质物质。Yoo 等[11]将 3 mL的氯仿/甲醇 (1∶2， V/V) 加入 4 mL的细胞悬浮液，然后加入 0.8 mL水，超声 0.5 min，再加入 1 mL氯仿和 1 mL水后 2000×g 离心 5 min，室温静置 30 min，取氯仿层，氮气吹干，进样前采用流动相溶解干物待用。这种脂质提取方法，能够提出血浆、脑组织样品中的总脂[1， 12]。Matyash 等[13]用甲基叔丁酰乙醚(methyltertbutyl ether， MTBE)提取样品中的脂质物质。这种方法简化了富集过程，降低了损失率，不溶于MTBE的杂质在容器底部形成小球，容易离心去除。结果表明，用MTBE提取比脂质提取的“金标准”—— Folch or bligh and dyer recipes效果更好。
对于只检测总脂中的部分脂质，固相萃取(SPE) 是一个较好的方法。Persson等[14]发展了利用C18柱和硅胶柱分离萃取肠液中磷脂、中性脂等包含游离脂肪酸的方法。谭力等[15]采用硅胶固相萃取柱萃取可以在短时间内连续处理较多数量的样品，操作简单，重复性好。
3.2.2 脂质的检测方法 随着分析技术的不断发展，脂类的分析方法也在不断的改进。总体而言，大部分的分析技术都能用来分析脂质，包括：脂肪酸、磷脂、神经鞘磷脂、甘油三酯和类固醇等。常规的薄层色谱(Thin layer chromatography， TLC)已被分辨率更好的色谱技术所取代。与其它研究方法相比，ESI/MS方法有其自身的特点：样品前处理简单、分辨率高、容易实现自动化，适合对脂质混合物(尤其是磷脂混合物)进行快速、灵敏和高通量的定性定量研究[8， 16，17]。色质联用的引入极大地推动了脂组学的发展，其中的核心技术就是ESI/MS，加上色谱等技术对样品中脂质分离的强化，实现了脂质分离鉴定的高通量、高灵敏度和高效率。多维的质谱技术在脂组学的研究中也取得了新的进展[18]。
气相色谱质谱联用(GCMS) 适合检测分子量小于500 Da的所有种类脂质分子。利用GCTOF技术平台中的BinBase 和 SetupX，能够一次性得到800种脂质类化合物中的80种物质的半定量结果，并可根据FiehnLib的质谱数据库验证结果的可靠性[19]。
用于脂质分析的液质联用技术主要包括：高效液相色谱芯片质谱联用 (High performance liquid chromatographychip/Mass spectrum， HPLCChip/MS)，超高效液相色谱质谱联用 (Ultraperformance liquid chromatographyMass spectrum， UPLC/MS)，超高效液相色谱质傅立叶变换质谱联用(Ultraperformance liquid chromatography/fourier transformMass spectrum， UPLC/FTMS)，液相色谱飞行时间质谱联用(Liquid ChromatographyTime of Flight/Mass Spectrum， LCTOF/MS)。质荷比为100～2000的脂质轮廓都可以通过液质联用方法得到。色谱技术可以使血浆或组织样品中的干扰得到较好地分离，但会延长分析时间，并对流动相有一定要求。Pang等[1]建立了正相液相色谱/飞行时间质谱分析血浆中脑磷脂(Glycerophosphoehtanolamine， PE)， 磷脂酰甘油(Phosphatidylglycerol， PG)， 磷脂酰肌醇(Phosphatidylinositol， PI)， 磷脂酰丝氨酸(Phosphatidylserine， PS)， 磷酸卵磷酯 (Phosphatidylcholine， PC)， 鞘磷脂 (Sphingomyelin， SM) 和 溶血磷脂胆碱 (Lyso phosphatidylcholine， LysoPC)等7大类磷脂的方法，定量分析正常人、糖尿病、糖尿病和肾病不同分期患者血浆样品中7类磷脂，并发现了7类磷脂在糖尿病和肾病患者不同分期阶段的变化规律，为糖尿病和肾病患者磷脂代谢研究提供了有效可靠的办法。
nano ESIFT/MS是基于芯片技术的电喷雾傅立叶转换质谱(Nano electrospray fourier transform/Mass spectrum)，用于脂质的快速分类、半定量、结构鉴定以及脂质指纹图谱的建立。利用NanoMate 芯片与高分辨率的傅立叶变换质谱FTMS或Orbitrap 技术可以在1 min内快速得到血浆和组织 (植物、人类、细菌等) 的粗提物中脂质的轮廓。Kraft等[20]建立了nano ESIFT MS对脂膜进行分析的新方法，能在纳米水平上测定膜上不同脂质的分布，从而获得“脂质膜相结构”的信息。大多数膜的脂质分子组成是类似的，平均只有20%的偏差。这种差别是由膜上脂质分子的分类机制决定的。Schneiter等[21]利用nanoESIMS/MS研究了酿酒酵母膜的脂质分子组成，发现基于酰基链分类机制维持了酵母细胞膜脂质分子种类的组成。Holz等[22]同时定性和定量了视网膜色素细胞中的脂褐素(Lipofuscin， LF)，定量结果表明，LF的含量随着年龄的增长与视网膜病情的严重程度升高，脂质分子组成的改变会影响脂质代谢以及脂质物质整体的深层变化。该方法为视网膜疾病发病机制的研究提供了重要的技术支持。
3.2.3 脂组学研究的相关数据库 随着脂组学的迅速发展过程，相关数据库也逐步建立。现有数据库能够查询脂质物质结构、质谱信息、分类及实验设计、实验信息等，其功能也越来越完善。数据库的建立无疑成为推动脂组学自身发展的良好工具。最大的数据库LIPID Maps，是由美国国立综合医学研究机构(National institute of general medical sciences， NIGMS)组织构建的。它包含了脂质分子的结构信息、质谱信息、分类信息、实验设计等。数据库中除了游离脂肪酸、胆固醇、甘油三酯、磷脂等8000余种单一脂质的结构信息外，还包括了81个大类、276个亚类脂质化合物的结构信息。除此之外，不少国家和科研团队也建立了自己的数据库 (脂组学数据库如表1所示)。表1 脂组学研究应用的数据库
3.3 脂组学的研究现状
3.3.1 脂组学在医药研发中的应用 近年来，研究者对脂质的研究兴趣重新被激活，质谱技术的应用也使脂组学的发展日趋迅猛。脂质是生物事件从膜运输到代谢信号最基本的因子。脂质代谢的扰动与代谢紊乱和疾病的发展密切相关[6]。由于这些扰动可能发生在分子水平，全面解决复杂脂质的量化问题变得非常必要。随着液相色谱质谱联用技术的不断发展，基于四级杆飞行时间杂交质谱仪 (QSTAR Pulsar) 的鸟枪脂组学已使复杂分子构成的脂质的同时定性与定量分析成为可能[23～25]。Ejsing等[26]得到了微量样本的总脂提取物中数百种脂质分子的定量轮廓。这一成果在实验室研究和制药行业中，特别是在生物标志物和药物发现过程领域引起了极大的兴趣，更高通量的实验结果是可以预见的。高通量、半自动化的方法学的新发展已经开始倾向于鸟枪脂组学的研究。机器人辅助样本制备显著提高了数据自动解释的效率，并能够在数据质量没有任何损失的情况下完成大量样本的分析。随着鸟枪脂组学的不断发展，丰度相当小的脂质分子的定量测定也是可以实现的。更多的脂质轮廓的建立会加强磷脂在细胞膜和代谢功能障碍殊作用的解释。这将有利于发现具有更好选择性和非毒性的药物靶点。Su等[2]发现糖尿病鼠心肌细胞内钙不依赖性磷脂酶A2(iPLA2)的表达对心肌缺血或心律不齐有重要影响。通过模拟和优化与iPLA2特异结合的脂质分子结构，有望找到一种有效的以iPLA2为靶蛋白的治疗糖尿病、心肌炎的新药。脂组学还能作为评价药物疗效的一个辅助手段。Huang等[27， 28]研究了甲基硝基亚硝基肌(NmethylNnitroNnitrosoguanidine， MNNG) 对SM的作用，发现MNNG不但能引起SM代谢的变化，而且SM代谢相关的关键酶——酸性鞘磷脂酶出现由分散到集中于脂筏的趋势。因此，逆转脂代谢紊乱有利于疾病的治疗，监测药物作用后机体内脂代谢变化情况，及时反应机体生理生化状态的改变，有助于评价药物的药效及确定可能的副作用。
目前所面临的挑战则是精确找到脂质分子结构定义上的作用位点，精确指定每个不饱和脂肪酸双键的位置，并对这些脂质进行高通量的量化。Thomas等[29]证实臭氧诱导解离技术 (Ozoneinduced dissociation technology， OzID) 与鸟枪脂组学的整合应用是非常有前途的。因此，高通量的鸟枪脂组学具有巨大的潜力，并会在细胞生物学、分子医学、药物发现和生物标志物的诊断方面发挥关键作用。
3.3.2 脂生物标志物的发现 随着分析技术的不断进步，有关低丰度的脂质分子分析与量化的方法已多有报道。运用这些方法，代谢综合症和其它脂质相关的疾病的生化机制得到明确阐释。更重要的是，对疾病发生发展过程中脂质生物标志物的发现有重要意义[30]。Brugger等[31]借助质谱方法详细分析了HIV与其宿主的膜脂组的差异，发现病毒富集二氢鞘磷脂(Dihydrosphingomyelin)，而且当抑制宿主细胞的鞘脂质合成途径后，传染率明显下降，由此推断这类脂质在HIV复制循环中起关键作用。通过系统研究病原体的脂质组，还能有效地确定在宿主病原体交互作用时起作用的脂质，进而找到相关的致病途径。Han等[32]运用脂质组学方法分析糖尿病鼠心肌线粒体膜脂急剧减少的细节，指出心肌磷脂及其直接的代谢前体(Phosphatidylglycerol， PG) 在糖尿病人并发心肌病时起关键作用，并以此为依据，提出了糖尿病心肌病在发病学上的一种可能代谢紊乱机制。
3.3.3 脂组学在疾病诊断中的应用 发现疾病相关的诊断指标是进行疾病诊断的关键。脂组学所提供的方法能够监测疾病患者与正常人之间的脂质的变化，从其中找到差异较大的脂质化合物，作为疾病早期诊断的指标。Gadomska等[33]定量研究了4例健康的年纪相符的女性、64例卵巢癌患者和27例良性卵巢肿瘤患者血清中各种胆固醇及脂蛋白的含量变化。结果表明：以载脂蛋白AI (aPoAI) 和游离胆固醇 (FC) 为诊断指标排除卵巢瘤的正确率高达95.5%，综合aPoAI，FC，高密度脂蛋白游离胆固醇 (HDLFC)、高密度脂蛋白总胆固醇 (HDLTC)、载脂蛋白B (aPoB) 及高密度脂蛋白3 (HDL3) 片断诊断卵巢癌的准确率达到97%。另有研究报道溶血磷脂酸在卵巢癌的诊断中表现出高度的敏感性和特异性，能够作为早期诊断卵巢癌及术后随访的生物学指标[34]。
4 脂组学与代谢组学的关系
代谢组学与蛋白组学、基因组学和转录组学相互关联共同组成整体的系统生物学。组学的研究是以物质组为基础的研究，是考察“系统”与“系统”的相互作用[35]。代谢组学则是研究生物体内所有小分子代谢产物的一门学科，现在已经派生出了糖组学、毒素组学和其它一些以单一化学物质组为研究对象的分支，脂组学也是其中的成员之一 (如图解2所示)。脂组学通过研究脂质提取物，可以获得脂质组(Lipidome) 的信息，它反映了在特定生理状态下脂质的整体变化。研究生物体在正常状态和疾病状态下脂代谢的整体差异，识别疾病脂生物标志物，结合相关酶的研究，就有可能深入地研究代谢途径或致病机制，最终发展出有效的诊断和治疗手段。
Scheme 2 Relationship between lipidomics and metabonomics代谢物是生理活动中基因水平和蛋白质水平调控的终端体现。因此，脂组学作为代谢组学的分支能与基因组学及蛋白质组学相互结合， 对生物现象进行不同层次的分析，加深对生命本质的了解。脂组学可以借鉴代谢组学技术的整合运用[36]，增加脂质分析中的信息含量，通过多维的数据处理，建立其与蛋白质组学、基因组学的数据网络关系。van Helemond等[37]结合蛋白质组学和脂组学对血吸虫外壳膜的成分进行分析，确定了血吸虫在进行养分摄取和免疫逃避时起作用的外壳上的蛋白质和脂质，研究发现血吸虫外壳富集宿主缺乏的脂质，而且外壳上富集的蛋白质也与数据库内其它物种表现的蛋白质不同，这意味着可能是这些特殊的蛋白质和脂质造成了外壳的独特功能。但是，研究这些特殊蛋白的功能特征依然存在很大的挑战，需要借助基因组学中的RNAi “击倒” (RNAinterference“knock down”)技术[38， 39]，对其进行表型鉴定，从而阐释特异蛋白和脂质的功能。因此，脂组学、蛋白质组学、基因组学的结合能够更好地阐释化合物在生物体内的功能及作用机制。
5 展 望
脂组学自诞生以来发展迅猛，已经在细胞生物学、疾病诊断、疾病生物标志物的发现及医药研发等方面取得了相应的进展。但由于起步晚，其仍处于一个早期发展阶段，存在许多机遇和挑战。由于脂质种类繁多，相互作用复杂，现有的分析技术不能同时将生物样本中的脂质完全检测出来。但是，脂组学所表现出来的巨大潜力不容忽视，特别是鸟枪脂组学的迅猛发展，加快了复杂脂质分子的定性和高通量量化等问题的解决。随着分析技术的不断发展，脂质分析会登上一个新的台阶，人们对脂质的结构及作用机制的认识将逐步加深，也将为遗传和细胞生物学发现新的脂质分子的作用机制提供可能的手段。此外，脂组学数据库的建立和完善对脂组学的研究将起到非常大的促进作用。
近年来，代谢组学、蛋白质组学、基因组学等技术的不断发展对脂组学的研究起到了积极的带动作用。脂组学与其它组学的整合不但为生物体中脂脂、脂蛋白质及相关基因调控的相互作用提供数据支持，不断完善着生物体的代谢网络，为寻找致病机制及与其相关的潜在生物标志物提供新的手段，也为毒理学研究提供崭新视角。可以说，脂组学与蛋白组学、基因组学的整合运用将增加脂质研究的数据信息，为药物研发、发现生物标志物的临床前和早期临床阶段了解脂质功能提供了新的契机[40]。要充分发挥代谢组学研究的优势，从脂代谢水平研究疾病的发生、发展过程的变化规律，寻找疾病相关的脂生物标志物，进一步提高疾病的诊断效率，并为疾病的治疗提供更为可靠的依据。脂组学能够在一定程度上促进代谢组学的发展，并通过代谢组学技术的整合运用建立与其它组学之间的关系，最终实现系统生物学的整体进步。
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第3篇：生物质谱技术与方法范文
关键词超高效液相色谱三重四极杆质谱法；生物胺类神经化学物质；氨基酸类神经化学物质；脑组织
1引言
神经递质（Neurotransmitter）在神经化学传递中是充当“信使”的特定化学物质。脑内神经递质分为4类，即生物胺类、氨基酸类、肽类和其它类。随着神经生物学的发展，陆续在神经系统中发现了大量具有神经活性的物质。生物胺类递质是最先发现的一类神经递质，包括多巴胺（DA）、去甲肾上腺素（NE）、肾上腺素（E）、5羟色胺（5HT）。酪氨酸（Tyr）是DA、NE和E的前体，色氨酸（Try）是5HT的前体，在多种应激情况下，维持正常的生物胺类递质代谢和脑功能的发挥。5羟吲哚乙酸（5HIAA）是5HT代谢的产物，5HIAA的变化也可间接反应5HT的变化。褪黑激素（Melatonin）主要是由哺乳动物和人类的松果体产生的一种胺类激素，5HT在N乙酰基转移酶的作用下，转化成N乙酰基5羟色胺，最后合成Melatonin。生物胺类神经化学物质在人体和哺乳动物的中枢神经、心血管和内分泌等组织系统中发挥着广泛的调节作用，参与情绪、情感、应激行为和睡眠觉醒等多种生理过程[1＼]，含量的变化与人类多种疾病密切相关，是诊断阿尔茨海默症、唐氏综合征、抑郁症和帕金森等疾病的重要依据[2～5＼]。组胺（Histamine）是一种活性胺化合物，作为身体内的一种化学传导物质，可以影响许多细胞的反应，中枢组胺能神经系统影响脑部神经传导，参与睡眠、荷尔蒙的分泌、体温调节、食欲与记忆形成等功能[6＼]。乙酰胆碱（Ach）是中械碱能系统中重要的神经递质之一，其主要功能是维持意识的清醒，在学习记忆中起重要作用。被确定为神经递质的氨基酸有γ氨基丁酸（GABA）、甘氨酸（Gly）、谷氨酸（Glu）、天冬氨酸（Asp）、牛磺酸（Tau）和丝氨酸（Ser）[7＼]。谷氨酰胺（Gln）作为大脑的一种能量来源，具有保护大脑的功能，能改善心情、增强智力，并有益于长期与短期记忆[8，9＼]。氨基酸类神经化学物质对于调节机体生理活动具有重要作用，其含量及比例的变化与多种中枢神经系统疾病的发生及发展密切相关[2～5，10＼]。因此，生物样品中生物胺类及氨基酸类神经化学物质的准确测定对于某些疾病的筛查、诊断和治疗以及药物在体内的作用具有重要意义。
神经化学物质在生物样品中的含量很低，而生物样品本身基体复杂，内源性干扰物质较多，因此高效快速的样品前处理方法和高灵敏度的检测手段是开展神经化学物质研究的难点。采用高效液相色谱分离，再以紫外、荧光、电化学和质谱方法检测，是测定神经化学物质较常用的方法[11～21＼]。由于氨基酸无紫外吸收，用液相色谱法进行检测时需对氨基酸进行柱前或柱后衍生[16～20＼]。生物胺类神经化学物质为强极性化合物，在反相色谱柱上保留极弱，对荧光和质谱的响应信号较弱，可通过衍生化处理改善色谱保留行为和离子化效率[16～19，21＼]。但衍生操作步骤繁琐，耗时耗力，而且衍生程度也难以保证，JP衍生反应还可能生成非目标衍生物，这些对神经化学物质的准确测定都会产生影响。目前，HPLCMS/MS兼具分离能力强和灵敏度高的优势，已逐渐发展成为复杂生物体系中痕量生物活性物质分析的强有力手段[22～26＼]。
本研究采用超高效液相色谱三重四极杆质谱法建立了对大鼠海马和大脑皮层中生物胺类及氨基酸类共17种神经化学物质同时快速分析的方法。本方法的选择性和重现性好，灵敏度高，并且无需对样品进行衍生化和固相萃取等复杂的前处理，简化了分析步骤，提高了分析效率。对比了两种不同脑组织样品前处理方法对神经化学物质含量测定结果的影响。本方法可应用于脑组织中生物胺类及氨基酸类神经化学物质的分析测定，为临床检测提供了有效的样品前处理方法和检测手段。
2实验部分
2.1仪器与试剂
DionexUltimate3000超高效液相色谱仪TSQEndura三重四极杆质谱仪，Hypercarb色谱柱（100mm×2.1mm，5μm）（ThermoScientific公司）；电子分析天平（赛多利斯科学仪器有限公司）；BioGenPRO200型精密匀浆器（PROScientific公司）；EppendorfAG22331Hamburg离心机（GermanyEppendorf公司）。
多巴胺（DA）、肾上腺素（E）、去甲肾上腺素（NE）、5羟色胺（5HT）、5羟吲哚乙酸（5HIAA）、褪黑激素（Melatonin）、γ氨基丁酸（GABA）、酪氨酸（Tyr）、甘氨酸（Gly）、谷氨酸（Glu）、谷氨酰胺（Gln）、天冬氨酸（Asp）、牛磺酸（Tau）、丝氨酸（Ser）、色氨酸（Try）、乙酰胆碱（ACh）、组胺（Histamine）对照品均购于Sigma公司；甲醇和甲酸（色谱纯，Fisher公司）；实验用水为MilliQ超纯水。
Wistar大鼠20只（雄性，体重180～200g），适应性喂养1周后，随机分为2组。
2.2实验方法
2.2.1色谱条件流动相A：0.1%甲酸；流动相B：甲醇；流速：0.2mL/min；柱温：25℃；进样量：2μL；梯度洗脱：0～3min，0%B；3～10min，0%～100%B；10～12min，100%～0%B。10～12min流出物切换至废液，不进入质谱检测。
2.2.2质谱条件
电喷雾离子源（ESI），采用正离子模式，多反应检测（MRM），毛细管电压为3.0kV，离子传输管温度为300℃；雾化器温度为300℃；鞘气流速35arb；辅助气流速5arb。质谱采集参数如表1所示。
2.2.3对照品溶液的配制分别准确称取DA，E，NE，5HT，5HIAA，Melatonin，GABA，Tyr，Gly，Glu，Gln，Asp，Tau，Ser，Try，ACh、Histamine对照品各5mg，以0.1%甲酸溶解，分别定容至5mL，配成浓度为1mg/mL溶液。
2.2.4供试样品的处理脑组织样品前处理方法A：取大鼠断头处死，冰台上立即取脑，放于冰冷的生理盐水中漂洗，滤纸吸干生理盐水，将脑置于冰台上迅速剥离海马体与大脑皮层，称重。冰冷的0.1%甲酸加入到脑组织中，按1KG-3∶KG-510（V/W）匀浆。4℃下，12000r/min离心20min，取上清液，经0.22μm微孔滤膜过滤，待测。
脑组织样品前处理方法B[26＼]：取大鼠断头处死，立即取脑，置于80℃水浴2min后取出，用滤纸吸干水，迅速剥离海马体与大脑皮层，称重。冰冷的0.3%甲酸乙腈加入到脑组织中，按1KG-3∶KG-510（V/W）匀浆。4℃下，12000r/min离心20min，取上清液，经0.22μm微孔滤膜过滤，待测。
3结果与讨论
3.1色谱、质谱条件优化
分别取DA，E，NE，5HT，5HIAA，Melatonin，GABA，Tyr，Gly，Glu，Gln，Asp，Tau，Ser，Try，ACh，Histamine对照品的1mg/mL溶液，以0.1%甲酸溶液稀释至5μg/mL。采用直接进样方式，电喷雾离子源（ESI），优化各神经化学物质三重四极杆质谱分析条件，分别尝试正、负离子模式；毛细管电压为2.0～5.0kV；离子传输管温度为200～400℃；雾化器温度为200～400℃；鞘气流速20～50arb；辅助气流速0～10arb。并自动优化各神经化学物质在多反应检测（MRM）时所产生的碎片离子种类和丰度以及所需碰撞能量。
色谱条件优化，考虑到所分析神经化学物质的极性较强、水溶性^好和在色谱柱上的保留问题，尝试了不同类型的色谱柱（C8、C18和Hypercarb），Hypercarb色谱柱以多孔石墨化碳为固定相，对强极性化合物的保留和分离效果更好，且在不同梯度洗脱时，在100%水相条件下，保持稳定的保留和分离；考虑神经化学物质的离子化效率较低的问题，比较了纯水和不同浓度甲酸溶液作为流动相对分离、分析效果的影响，结果表明，0.1%甲酸为流动相时分析效果更佳。最终建立了无需衍生化、对脑组织样品中17种神经化学物质同时定量分析的UPLCMS/MS方法。
3.2方法学考察
3.2.1标准曲线及定量限采用外标法定量，各取适量按照上述方法配制的对照品溶液混合，再根据需要用0.1%甲酸溶液逐级稀释成不同浓度的系列混合对照溶液。以待测物浓度作为横坐标，定量离子对峰面积为纵坐标，得到17种待测神经化学物质的线性回归方程。以信噪比（S/N）>10确定方法的定量限（LOQ）。各神经化学物质的线性范围、相关系数及定量限结果列于表2。
3.2.2精密度配制高、中、低3个浓度水平的混合对照品溶液，平行测定6次，计算各神经化学物质峰面积的RSD，测得日内精密度（Intradayprecision）。连续测定3日，计算各神经化学物质峰面积的RSD，测得日间精密度（Interdayprecision）。测定结果如表2所示。LM
3.2.3加标回收率
取同一脑组织样品匀浆液，分别加入高、中、低3个浓度水平的混合对照品溶液，按照2.2.4节中样品处理方法A操作，平行测定6次，计算各神经化学物质的加标回收率（Recovery），结果如表2所示。
3.2.4重复性取同一脑组织样品匀浆液6份，按照2.2.4小节中样品处理方法A操作，平行测定6次，计算各神经递化学物质峰面积的RSD，测得重复性（Repeatability），结果如表2所示。
3.3脑组织样品前处理方法比较结果
大鼠大脑皮层中17种神经化学物质经UPLCMS/MS分析所得的提取离子流图如图1所示。不同前处理方法下大鼠海马和大脑皮层中17种神经化学物质的含量水平结果如表3所示。所测4组样品均检测到待测的17种神经化学物质，经方法A处理的海马和大脑皮层中5HT、Melatonin、GABA、Gln、Glu、Ser、Gly、Asp、Tyr和Try的测得含量显著高于经方法B处理的海马和大脑皮层中的测得含量；DA、E、NE、5HIAA、ACh、Histamine和Tau的测得含量在经方法A处理的海马和大脑皮层中略高于经方法B处理的海马和大脑皮层。综上所述，脑组织样品前处理方法A优于方法B。
4结论
本实验建立了UPLCMS/MS法对大鼠海马与大脑皮层中生物胺类及氨基酸类17种神经化学物质同时快速检测的方法。利用超高效液相色谱三重四极杆质谱联用技术的优势，分别优化液相色谱和质谱条件，选择合适的电离模式，对质谱参数进行了优化，对检测的6种生物胺类和11种氨基酸类神经化学物质分别选择一对定性离子对和定量离子对，最终实现对17种神经化学物质的分离、提取及确证，实现了它们的定量分析。此方法可在10min内完成17种神经化学物质同时分析，检测时间短、线性关系较好、方法回收率高、稳定性良好，满足分析要求。本实验对大鼠海马和大脑皮层前处理方式进行探究，对比了两种样品前处理方法，实验结果表明，冷环境处理方式下测得大鼠海马与大脑皮层中神经化学物质含量较高，此方法无需衍生化、操作简单、可直接测定。
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安卓玲，史忱，赵瑞，飞，刘丽宏.HTK分析化学，2015，43（9）：1408-1414
26FalascaS，PetruzzielloF，KretzR，RainerG，ZhangXZ.J.Chromatogr.A，2012，1241：46-51）
AbstractAnultraperformanceliquidchromatographytandemmass（UPLCMS/MS）spectrometrymethodwasestablishedfordeterminationofthecontentsofbioamineandaminoacidneurochemicalsinhippocampusandcerebralcortexofrat.Hypercarbcolumn（100mm×2.1mm，5μm）wasusedforthesampleseparationwith0.1%formicacidmethanolasthemobilephaseundergradientelution.TheneurochemicalsweredetectedbyMS/MSusingESIionsourceunderpositiveionizationmodewithMRMscan.Bothquantificationandconfirmationionswerechosenforeach6bioamineand11aminoacidneurochemicals.Theinfluenceoftwodifferentprocessingmethodsonthecontentsofneurochemicalsinbraintissueswascompared.Total17neurochemicalsweresimultaneouslydetectedin10min.Thecalibrationcurvewaswithagoodlinearrelationship.Theintradayandinterdayprecision，averagerecoveryandrepeatabilitycouldmeettheanalysisrequirement.ThisUPLCMS/MSmethodshowsexcellentselectivity，accuracy，highsensitivity，specificityandgoodrepeatability，andissuitablefortheseparationandquantizationofbioamineandaminoacidneurochemicalsinbraintissue.
第4篇：生物质谱技术与方法范文
关键词：气质联用仪；气体分析；应用
中图分类号：O659 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20150940009
随着气体制造和应用技术的不断发展进步，对于气质联用仪器分析方法也提出了相当高要求，也就是电子工业中标准气体对于气体纯度要求越来越高，气体的组成部分也非常复杂，一般分析很难达到衡量杂志要求标准。近年来技术发展迅速，分析具有一定灵敏度，样品量、分析速度加快、分离和鉴定也有很多有点，技术应用范围也在涉及到了化学、化工、环境和能源等很多领域，同时还有储粮糙米和稻谷释放气体方面也有很多研究课题。
1 气体联用仪的工作原理
混合物样品经过色谱柱分离进入质谱仪离子，在离子源被电离成为离子时，离子经过质量分析器和检测器成为质谱信号输入计算机，样品由色谱柱不断流入到离子源里，离子由离子源质量分析器然后设定好分析器质量范围，计算并采集到质谱。这样计算机就可以自动将每一个质谱中离子强度相加，显示出总体离子强度，随着时间变化曲线中总离子色谱图形状和一般色谱图能够相互一致，这样就是质谱检测器的色谱图。
质谱仪扫描方式一般有两种，全扫描和选择离子扫描，前者是制定质量范围中离子扫描记录，能够最终得到一个正常的质谱图，也就是质谱图提供未知图。另一个就是选择离子检测，只针对选定离子进行检测，离子不被记录，最大优点就是对于离子进行选择性检测，对于不相关离子统统都被排挤在外，后者的检测灵敏度比较高，是普通的一百倍，但是缺点就是不能得到非常完整的质谱图，所以不能用来对于未知物的定性分析使用，它的主要用途是定量分析，可以把全扫描方式出的复杂色谱图变简单，消除造成干扰的因素，对于被测部分影响可以降低主峰，一般都采用切割技术，或者使用气路相对比较复杂的技术，通过离子选择技术来避开主体。
2 对于进样方法的选择
由于分析样品比较复杂，所以对于气体和液体样品来说，气体进样通常都使用六通进样方法，液体取样一般采用的是注射方法，但是对于液化气体就比较麻烦，因为压力比较高，所以采用注射方法，这样就可以使得仪器适用于检测不同的样品。色谱分离和质谱数据采集同时进行，使得每一个分组得到分离鉴定，设置合适的色谱和质谱分析方法，色谱条件包括色谱柱、固定液化、气化温度和温升程序等，设置原则是一般情况使用毛细管，非极性样品采用级毛细管柱，使用后再进行调整，质谱条件包括电离和电子电流等方面内容，一般都是根据样品情况进行设定，保护灯丝，设定质谱条件后还要进行溶剂去除，通过离子源打开灯丝。
3 气质联用仪在糙米和稻谷释放气体中应用
气质联用仪凭借气相色谱选择性和质量分析器灵敏性广泛被应用于农业与粮食行业中，对于离子源选择、进样技术选择、质量分析器选择等方面都使用质量分析器。对于不同的温度和湿度条件储藏稻谷进行微生物活动监测，实验结果可以看出，稻谷在30℃，湿度在70%～80%度之间，微生物活动水平相对比较低，当储藏环境湿度超过80%时，就会影响到稻谷和糙米表面微生物，粮层湿度会扩散。气相色谱是一种很有效的分离分析方法，定性方面存在很多弊端问题，就是在残留分析方面，质谱仪定性上有非常重要作用，气质联用仪能够提供可信的定性信息，气相色谱和多级质谱的选择性，可以消除基质影响，广泛应用于水稻杀虫剂、除草剂、杀菌剂和稻谷熏蒸剂中，各种药剂之间不同物理特性，也会受到一定条件影响，检测仪器，样品制备方法等都受到不同选择，气质联用是常用灵敏检测手段，已经成为药剂残留检测重要的技术手段，气质联用现在有不少科研人员都在使用。
4 气质联用仪质量分析器选择
气质联用仪一般有四级杆，主要就是飞行时间和扇形磁场检测器，单独的四级，只是用来分析器扫描工作，适合于分析小分子和多电荷大分子，该质量法分辨仪器保留时间接近，质量相差几个数量，因而影响测定结果准确性。气质联用常常会出现基质效应问题，可以诱导相同浓度的药剂在基质溶液中的色谱值数据，就会造成溶剂标准计算含量变化，基质诱导效用就会成为假阳性结果，使得挥发组沉淀物质和热变形基质对于色谱柱的污染会造成很多影响，可以减少难挥发化合物和不稳定化合物抑制基质诱导方法。
对稻谷和糙米等储粮品种的储藏安全进行研究，在实践中主要难点问题就是相同温度条件，稻谷和糙米本身会发生很多生物化学变化，同时也会导致品质变化，另外就是霉菌会使得稻谷和糙米品质劣变，最主要因素就是湿度过大，就容易导致霉菌产生，对于稻谷和糙米呼吸作用总体来说储藏结构与原理，受到环境、气候和通风条件限制，粮仓温度和湿度会发生变化，非常容易造成粮食发霉情况，针对这一问题，可以选用智能化多参数粮情检测方法，把粮食储存情况做智能记录，使得整个系统都能够正常运转。
5 气质联用的改进方法
气质联用适用于分析非极性和挥发性成分，对于极性和非挥发性稳定性较差的，氨基甲酸酯类农药极性热不稳定农药，这类检测一般都使用液质联用，某些有机磷农药也属于极性农药，气质联用测定经常会导致回收率低现象发生，就限制了气质联用色谱仪检测灵敏度应用范围，对于挥发性不稳定性农药有很多突破。
利用两个色谱保持真空状态下，连接分析色谱柱和进样口，保持常压状态下，使用传统分析方法拖尾柱药剂改善峰形，提高药剂检测限，然后影响到色谱柱分离能力，分离同分异构体上，使得这些分异构体有很低的分辨率，优化条件实现快速和高灵敏特点。
气相色谱和四级杆、离子飞行时间质量分析仪器都已经广泛被应用，气相色谱串联实验室分析最常见和最熟悉的检测方法，就是许多标准谱库使定性简单，气相色谱在低压条件下结合很多技术是气质联用仪未来发展趋势。色谱柱的安装应该严格按照说明进行操作，切割时候应该使用专用陶瓷技术，割面要平整，对于不同规格毛细管柱要选用不同石墨，还要多注意端口和质谱不能混合，对于仪器公司提供的工具要进行专门工具比对，一般可以使用接质谱前先开机方式，看看是否有气泡溢出等，防止造成固定液被氧化流失而损坏色谱柱。另外对气质联用仪要及时进行改进，对于极性和非挥发性不稳定组分要进行氨基甲酸酯农药检测工作。
6 结论
质谱法可以有效定性分析很多复杂有机化合物，不论是对于储粮稻谷还是糙米释放出气体，都能很好分离和分析出方法，特别是适合于进行有机化合物定量分析，但是一般的定性分析比较困难，这两者有效结合必将会为化学家和生物学家提供一个先进的复杂有机化合物处理器，可以成为一种很好定性和定量分析出样品的工具。也可以将两种方法进行相互结合，使用联用技术将气相色谱和质谱联合起来，也就是气质联用仪，被广泛应用于分离和鉴定各种物质，具有高度灵敏度和分辨率，生物样品药物和代谢物定量也具有一定工具效能。
参考文献
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第5篇：生物质谱技术与方法范文
目前蛋白质组学技术在实验诊断与临床医学中已经得到越来越多的应用。在蛋白质组学中以下三项技术的进步对于实验诊断与临床医学研究进展将具有决定性的影响[2~5]。
1•1蛋白质的分离技术
在蛋白质组学中应用分离技术有两个目的。第一,通过将蛋白质的混合物分离成单一蛋白质或蛋白质小组以简化复杂的蛋白质混合物;第二,通过标记的方法可以比较两个蛋白质的混合物样品中蛋白质的不同表现。其中主要的技术有双向电泳(two-dmiensionalgelelectrophoresis,2-DE)、高效液相层析(high-performanceliquidchromatography,HPLC)、毛细管电泳(capillaryelectrophoresis,CE)、亲和层析(affinitychoromatography)、蛋白芯片(proteinmi-croarray)、磁性微球(magneticbeads)和免疫组等。特别是蛋白芯片和磁性微球两项新的蛋白质指纹图谱技术克服了以往技术的缺点,具有高灵敏度、高通量、结果重复性好(CV<5~10%)、可机械化操作和方法灵活等特点。待测样品来源广泛,不需作特殊前处理,可以直接点样检测,如血清、尿液及组织液等;检测快速,一般一例标本的检测时间仅需约5min,从标本制备到出结果全过程仅约1h。蛋白芯片和磁性微球两项新的蛋白质指纹图谱技术有可能在体液中潜在肿瘤标志(tumormarker)检测方面创造革命性突破。
1•2生物质谱(biologicalmassspectrometry)技术
生物质谱是化学领域中非常重要的一种分析方法。它通过测定分子质量和相应的离子电荷实现对样品中分子的分析。19世纪末科学家已经奠定了这种方法的基础,1912年科学家第一次利用它获得对分子的分析结果。在质谱分析领域,已经出现了几项诺贝尔奖成果,其中包括氢同位素氘的发现(1934年诺贝尔化学奖成果)和碳60的发现(1996年诺贝尔化学奖成果)。不过,最初科学家只能将它用于分析小分子和中型分子,由于生物大分子比水这样的小分子大成千上万倍,因而将这种方法应用于生物大分子难度很大。美国科学家约翰•芬恩与日本科学家田中耕一在传统的质谱分析法基础上发明了一种新方法:对生物大分子的质谱分析法。首先将成团的生物大分子拆成单个的生物大分子,并将其电离,使之悬浮在真空中,然后让它们在电场的作用下运动。不同质量的分子通过指定距离的时间不同,质量小的分子速度快些,质量大的分子速度慢些,通过测量不同分子通过指定距离的时间,就可计算出分子的质量。蛋白质组学常用的生物质谱有五种,分别简介如下。
1•2•1电喷雾电离质谱(electrosprayionizsationmassspectrometry,ESI-MS):在毛细管的出口处施加一高电压,所产生的高电场使从毛细管流出的液体雾化成细小的带电液滴,随着溶剂蒸发,液滴表面的电荷强度逐渐增大,最后液滴崩解为大量带一个或多个电荷的离子,致使分析物以单电荷或多电荷离子的形式进入气相。电喷雾离子化的特点是产生高电荷离子而不是碎片离子,使质量电荷比(masstochargeratio,m/z)降低到多数质量分析仪器都可以检测的范围,因而大大扩展了分子质量的分析范围,离子的真实分子质量也可以根据质荷比及电荷数算出。
1•2•2基质辅助激光解析/电离飞行时间质谱(matrix-assistedlaserdesorption/ionizationtmieoffightmassspectrometry,MALDI-TOF-MS)的基本原理:将分析物分散在基质分子中并形成晶体,当用激光照射晶体时,由于基质分子经辐射吸收能量,导致能量蓄积并迅速产热,从而使基质晶体升华,致使连同分析物一起进入气相。MALDI-TOF-MS所产生的质谱图多为单电荷离子,因而质谱图中的离子与多肽和蛋白质的质量有一一对应关系。MALDI-TOF-MS与蛋白芯片分离技术联合应用即为表面增强激光解析/电离飞行时间质谱(surfaceenhancedlaserdesorption/ionizationtmieoffightmassspectrometry,SELDI-TOF-MS)。
1•2•3快原子轰击质谱(fastatombomebardmentmassspectrometry,FABMS):一种软电离技术,应用快速惰性原子射击存在于底物中的样品,使样品离子溅出进入分析器。这种软电离技术适于极性强、热不稳定的化合物的分析,特别适用于多肽和蛋白质等的分析研究。
1•2•4同位素质谱:一种开发和应用比较早的技术,被广泛地应用于各个领域,但它在医学领域的应用只是近几年的事。由于某些病原菌具有分解特定化合物的能力,该化合物又易于用同位素标示,人们就想到用同位素质谱的方法检测其代谢物中同位素的含量以达到检测该病原菌的目的,同时也为同位素质谱在医学领域的应用开辟了一条思路。
1•2•5免疫组质谱(mimunomicmassspectrometry,IMS):质谱与抗体分离技术联合应用。免疫组质谱检测(mimunomicmassspectrometryanalysis,IMSA)的定义为一组多种(类)抗体与质谱联合来精确地鉴别变异或修饰生物标志群的方法。在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志,并对捕获的变异或修饰的生物标志进行质谱精确分析。可以同时检测多个生物标志群。免疫组质谱检测的主要优点为节省生物标志的排序鉴定及鉴别变异或修饰的生物标志。在实验诊断与临床医学研究中应用比较广泛的是电喷雾电离质谱技术(ESI-MS)和基质辅助激光解析/电离质谱技术(MALDI-TOF-MS),这两项质谱技术都能与多种分离技术联合应用,例如LC-MS、CE-MS和SELDI-TOF-MS等。质谱技术在未来几年的实验诊断与临床医学研究中必然会像SDS-PAGE一样普遍和重要。
1•3蛋白质数据库
蛋白质组学的发展离不开蛋白质数据库的发展及检索方法的改进,同时由于蛋白质组学的发展,使得蛋白质数据库日益丰富。数据库的专一性和综合性越来越强,而且通过生物信息学的应用,可以对多个不同的数据库进行衔接。蛋白质组学常用的数据库按研究内容可以分为两类:结构蛋白质数据库和系统蛋白质数据库。结构蛋白质数据库包括蛋白质结构及蛋白质功能等数据库,这类蛋白质数据库主要提供蛋白质的序列、功能、主要结构等信息以帮助鉴定蛋白质,如NCBInr,Genpept,SwissProt,OwlanddbEST等数据库。系统蛋白质数据库包括双向凝胶电泳及蛋白质指纹图谱库等,这类蛋白质数据库主要提供生命体各个系统或器官的总体蛋白质系统动态变化帮助对某个系统内或疾病中的全景的蛋白质水平进行观察,如expasy.ch、等数据库。
2蛋白质指纹图谱技术用于疾病的检测[6~9]
2006年10月28日美国长滩HUPO第五届世界年会上提出疾病生物标志(biomarker)的研究分为三个阶段:发现疾病生物标志、鉴定疾病生物标志、验证疾病生物标志。目前在临床疾病检查及诊断方面已建立了生化检查、器械检查、免疫及遗传学检查、手术及病理检查等多种多样的方法。但在疾病早期或受各种因素干扰而未出现症状或体征前,这些检测方法多不灵敏或特异,难以对病人作出及时正确的诊断。而蛋白质指纹图谱技术在对临床疾病检测时,抓住绝大多数疾病都有特异的生物标志的本质,进行疾病监测和识别。即可对生物标志做直接鉴定,故优于酶联免疫吸附试验(ELSIA)、免疫荧光试验等间接测定生物标志的方法。同时,还有一套灵敏的监测系统来检测和识别这些微量生物标志;因而决定了它在临床检测中的敏感性和准确性。从理论上推论,任何有生物标志表达的疾病都应能被检出,并作出及时诊断。在过去五年里,部分病例检测和研究验证了此设想,特别是在肿瘤检测方面取得了突破性进展。
2•1肿瘤检测
2004年,美国国立肿瘤研究所(NCI)组织的早期疾病探测研究机构(EDRN)多中心(6大机构)三期临床实验得出结论:通过血清及仪器标准化质控,蛋白质指纹图谱技术是目前最有希望的肿瘤早期检测方法[10]。据国内外对12种肿瘤血清及尿液检测结果统计,蛋白质指纹图谱技术检测敏感性和特异性均为80%~90%,明显高于传统肿瘤标志物的检测方法,故蛋白质指纹图谱技术特别对评估传统肿瘤标记物阴性的恶性肿瘤有意义[11]。
2•1•1肝癌:中国目前有1•3亿乙型肝炎的病原携带者,其中包括2300万乙型肝炎引起的肝硬化患者。肝细胞性肝癌主要由乙型肝炎导致的肝硬化引起。目前用于辅助诊断肝癌的甲胎蛋白试剂盒的特异性与敏感性都很差,无法用于鉴别肝癌与肝硬化。Liu等[12~13]在2003年《美国第94届肿瘤年会》上正式报道蛋白质指纹图谱技术可鉴别由乙型肝炎引起的肝硬化与肝癌。通过分析血清蛋白质指纹峰,发现下述五种蛋白质指纹(2045,3935,4469,8687及8933u)可以用于区分乙型肝炎肝硬化与肝癌(P<0•001)。鉴定蛋白峰8933u为C3a-desArg。用已知的五项蛋白质指纹,双盲验证乙肝引起肝硬化与肝癌敏感性为91%,特异性为89%。用蛋白质指纹图谱技术也可鉴别由丙型肝炎引起的肝硬化与肝癌。Ward等[14]通过分析182例丙型肝炎引起肝硬化与肝癌,双盲测试丙型肝炎引起肝硬化与肝癌敏感性为94%,特异性为86%。肝硬化的治疗方法是保守治疗,而肝癌必须通过手术治疗,蛋白质指纹方法准确率为85%~90%。因此,这是目前最好的无创性检测方法。
2•1•2乳腺癌:Li等[15]2002年发表了通过蛋白质指纹图谱技术发现三个肿瘤标志BC1(4•3ku),BC2(8•1ku)和BC3(8•9ku)来联合检测乳腺癌。Mathelin等[16]通过实验的方法来验证这些肿瘤标志的真实有效性,在49例乳腺癌,13例良性疾病和27例健康妇女中进行测试。BC2肿瘤标志有效性未得到确定,但是发现了两个蛋白峰BC1a(4286u)和BC1b(4302u)能与Li的BC1相对应,在乳腺癌中表达下调(分别是P<0•00007和P<0•0002)。同样BC3a(8919u)和BC3b(8961u)两个蛋白峰能与Li的BC3相对应,在乳腺癌中表达上调(分别是P<0•02和P<0•0002)。使用BC1a/BC1b/BC3a/BC3b的组合对乳腺癌的检测准确性达33%和45%,相同的样品用CA153检测准确率仅为22%。结合BC1a/BC1b/BC3a/BC3b的组合和CA153增加了乳腺癌检测的敏感性。总体来说,实验证明Li的研究结果BC1和BC3在对乳腺癌检测中是具有帮助的。
2•1•3卵巢癌:CA125是一种广泛用于卵巢癌检测的较好的辅助诊断方法,但该抗原多在晚期病人中才能检测出来,Ⅰ期病人仅50%~60%阳性。因此,病人经临床确诊时多为晚期,五年存活率仅约35%。美国癌症研究所等最早应用SELDI-TOF-MS技术进行卵巢癌检测和研究,经对50例卵巢癌病人(包括18例临床诊断Ⅰ期病人),66例非恶性肿瘤病人及63名正常人进行血清检测,结果显示,敏感性100%,特异性95%,阳性预测值94%[17]。提示采用蛋白质指纹图谱技术对卵巢癌病人进行早期检测,可大大提高她们的五年存活率[18]。
2•1•4前列腺癌:前列腺特异性抗原(PSA)是目前检测前列腺癌主要的敏感参考指标,虽然它的敏感性很高,不容易漏诊,但特异性仅20%~40%,如在许多良性前列腺肥大病人中PSA亦增高。然而,应用SELDI-TOF-MS技术,通过检测前列腺癌病人血清中9种特异蛋白质生物标志,可将正常人、前列腺癌和良性前列腺肥大病人清楚的区分开来,而其敏感性和特异性均在90%左右[19]。
2•1•5胃癌:Xu等[20]分析不同病理分期胃癌和健康人的血清蛋白质指纹图谱。进一步鉴定一个1465u的蛋白质指纹为端切纤维蛋白肽A(fibrin-opeptideA-degAla,FPA-degAla)。端切纤维蛋白肽A可作为最好的检测早期胃癌淋巴结转移的单个指标,双盲验证在诊断胃癌的敏感性和特异性达到85•4%和100%。这些发现表明,凝血系统中纤维蛋白肽A减少或者纤维蛋白肽A的变异片段是胃癌生物学的早期事件。通过对胃癌淋巴结转移患者和胃癌无淋巴结侵犯者血清中的端切纤维蛋白肽A进行分析,可用于临床胃癌辅助诊断、手术疗效、转移与复发及分期的判断。其他肿瘤诊断:我国已有38个单位应用蛋白质指纹图谱技术进行肺癌、肝癌、胃癌、肠癌、食管癌、卵巢癌、乳腺癌、胰腺癌、鼻咽癌、膀胱癌和神经胶质瘤等的临床检验和研究,均取得了与国际相似的结果[21~27]。美国NCI(NationalCancerInstitute)主席Dr.AndrewvonEschenbach在2005年4月16日(美国第96届肿瘤年会上)宣布美国将用蛋白质指纹图谱技术对肿瘤早期定性和PET-CT对肿瘤早期定位相结合等手段对肿瘤作出极早期诊断,使肿瘤在2015年成为非致死性疾病。
2•2其他疾病的检测
蛋白质指纹图谱技术对其他疾病的检测目前尚不普及,但一些研究报告的结果亦非常鼓舞人心。
2•2•1心血管疾病:蛋白质指纹图谱技术在心血管疾病诊断方面也取得重大突破。首先,用SELDI-TOF-MS鉴定血清载脂蛋白A-Ⅰ(apoA-Ⅰ)和载脂蛋白A-Ⅱ(apoA-Ⅱ),解决了ELISA法的抗体交叉反应问题,这对糖尿病及心血管病的并发症的监控有重大意义[28]。其次,用SELDI-TOF-MS鉴定补体C3-α链及纤维蛋白原的早期降解蛋白质指纹,能更早地发现心肌梗死[29]。第三,用SELDI技术首次发现载脂蛋白C-Ⅰ(apoC-Ⅰ)和载脂蛋白C-Ⅲ(apoC-Ⅲ)可区别缺血性和出血性脑卒中[30]。
2•2•2感染性疾病:艾滋病是一种传播越来越广,严重危害人类健康和生命的一种严重免疫缺陷病。在艾滋病感染的人群中,有2%~3%的人并不发病。自1986年以来,经过一系列的研究,认为是被称之为“CAF”的抑制因子抑制了HIV-1的复制。但对其确切机制并不十分清楚[31]。2002年美国著名艾滋病专家、鸡尾酒疗法创始者何大一教授借助蛋白质指纹图谱技术,在短短三个月内检测发现在2%~3%艾滋病感染者而不发病的人群中,存在三个蛋白质指纹,鉴定为α-defensin1、2和3抗艾滋病病毒的生物标志[31]。这不仅极大推进了艾滋病的发病机理及抗艾滋病机制的研究,也将推动临床艾滋病的防治进展。对鼠疫和严重急性呼吸综合征(SARS)的病原学诊断,特别是发病早期的检测有时比较困难,通常主要依靠临床和流行病调查进行诊断。现在通过蛋白质指纹图谱技术在发病早期即可进行病原学诊断,研究已发现有五种生物标志与鼠疫杆菌发病有关[32]。中国学者对早期SARS病人血清进行蛋白质指纹图谱技术检测,发现病人在临床发病早期(1~7d),即可检测出相关的特异蛋白,其敏感性为98•6%,特异性为94•6%[33]。
2•2•3老年性痴呆症:老年性痴呆症是危害老年人身心健康的常见病,过去由于缺乏可靠的检查方法及客观诊断标准,所以主要依靠病人的临床表现加以诊断,而且一经确诊病人病情则已比较严重。一些研究曾发现,一种β型淀粉样多肽增高与该病发病有关,但由于缺乏精细的检测方法,对引发该病的多肽确切片段和分子质量不甚清楚。因此,不能将其作为确诊的标准。现用蛋白质指纹图谱技术则能确定抗原变异片段,发现β型多肽中的片段1~42,分子质量4514u是引发疾病的关键生物标志。该生物标志不仅可作为诊断的主要参考指标,还可为病人进行早期诊断和早期治疗提供依据[34]。
2•2•4慢性肾病:慢性肾病是临床常见病,既往临床上主要依靠肾小球滤过率及血清肌酐水平检测进行诊断及评价肾功能的受损程度。但这些检测结果受许多因素的影响,如血液的稀释度及其他非肾脏疾病的影响,均可能引起肾小球滤过率及肌酐水平的改变,因而并非慢性肾病所特异。然而,用蛋白质指纹图谱技术已从慢性肾病病人中检测到有一种分子质量为26000u,鉴定为Lipocalin型前列腺素D合成酶(L-PGDS)的糖蛋白,在慢性肾病时增高,对诊断有特殊意义[35]。
2•2•5移植检测:肾移植排斥反应目前主要依靠肾活检。但这种创伤性检查有一定的危险性和应用的局限性。现在,美国和加拿大科学家用蛋白质指纹图谱技术进行尿液检测,可无创性、24h不间断地监测病情变化,鉴定急性肾移植排斥反应,其准确率高达91%~94%。这对肾移植后免疫抑制剂用量的调整、并发症与疗效判断有重大意义[36~37],也将对其他移植(肝、心)技术的精密组织配型、疗效判断、并发症的研究提供重大参考价值。
3免疫组质谱检测
质谱与抗体分离技术联合应用即为免疫组质谱(Immunomicmassspectrometry,IMS)。免疫组质谱检测(Immunomicmassspectrometryanalysis,IMSA)为一组多种(类)抗体与质谱联合来精确地鉴别变异或修饰生物标志群的方法。在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志,并对捕获的变异或修饰的生物标志进行质谱精确分析。可以同时检测多个生物标志群(biomarkers)。目前ELISA等技术主要依靠间接的化学或放射测定法,因而无法直接鉴定抗原的变异,而用免疫组质谱技术能测定抗原变异片段的分子质量。另外,还可以将多种疾病的特异性抗原的抗体同时标在一个基质点上。即用质谱同时可检测多种疾病特异性抗原的分子质量(如乙型肝炎、丙型肝炎、艾滋病、梅毒),及进行窗口期检查,而ELISA技术及免疫荧光技术无法做到[34,38]。我国Xu等[39]首创用抗FPA(纤维蛋白肽A)、抗C3a(补体C3a)、抗ApoA-I(载脂蛋白A-I)、抗ApoA-II(载脂蛋白A-II)抗体组联合标记至磁珠上,通过分析正常人及消化系统肿瘤病人的血清蛋白质指纹峰,发现1465u(纤维蛋白肽A其N端除去了丙氨酸)、8938u(补体C3a其C端除去了精氨酸)、28078u(载脂蛋白A-I)、8707u(载脂蛋白A-II)生物标志可以用于区分正常人、消化系统肿瘤生物标志群变异表达。该检测方法的灵敏度为:胃癌95%(198/208)、肝癌81%(183/226)、结直肠癌病人87%(158/182)。而消化系统肿瘤中胃癌、肝癌、结直肠癌的AFP和CEA检测灵敏度为:46%~60%。免疫组质谱分析发现对AFP和CEA表达阴性的胃癌、肝癌、结直肠癌检测阳性,故免疫组质谱技术特别对评估传统肿瘤标记物阴性的恶性肿瘤有更大的意义。
由于每种特异性抗体所捕获生物抗原的分子质量是不同的,故免疫组与质谱联合应用时,质谱仪就非常容易地将这四种抗原同时分开了。用三种以上抗体组标在磁珠上与质谱联合,可同时检测出多种(三种以上)的生物标志及一种或一种以上变异或修饰的生物标志。这样产生了一种新型可用质谱仪直接进行分析多种(三种以上)生物标志及一种或一种以上变异或修饰生物标志的方法。三色免疫荧光法可以同时分析三种生物标志,但无法达到三种以上的生物标志的分析或像免疫组质谱检测来精确地、高效地确定一种变异或修饰的被分析物(抗原或生物标志)。这些生物标志组合可以用于同时鉴别正常人及不同种类疾病的检测方法。目前用于临床疾病治疗疗效监测的方法和评估预后的指标多为宏观和粗略的。如根据肿瘤包块大小变化,阴影消失与否;血象和生化指标的改变;根据骨髓中原始幼稚细胞的百分比作为判断白血病缓解与否的指标;有时还采用的是回顾性分析指标。因此,难以反映疾病本身本质变化规律,在一定程度上缺乏客观性。如果根据疾病生物标志类型和含量的改变,可能更符合客观实际,更有助于临床治疗。
4蛋白质指纹图谱库建立及标准化
目前,由于全世界实验室在质控血清建立及仪器标准化状态、仪器自动化应用方面存在不统一的标准,故用蛋白质指纹图谱技术发现疾病标志进行临床诊断和治疗干预之前,必须经过严格的多中心和三期临床质控验证。只有经过如上所述的严格验证,才能将此技术用于疾病生物标志的检测与临床诊断[10,40]。2004年,美国国立肿瘤研究所(NCI)组织的早期疾病探测研究机构(EDRN)多中心(6大机构)统一了血清及仪器标准化质控[10]。蛋白质指纹图谱仪也经国家食品药品监督管理局批准进入中国市场[41]。中国的质谱标准化质控血清制备定义符合如下标准:供血者男女各半,血型为O型;年龄为18~30岁;民族,汉。生化指标正常,包括:总胆固醇、甘油三酯、空腹血糖、乙肝表面抗原、肝功能检查、肾功能检查;无遗传病家族史;无重大传染病史。女性无怀孕,男性无吸烟史者。使用蛋白质指纹图谱技术已经成为研究比较蛋白质组学和发现生物标记可选用的方法,尤其在多肽及低分子质量蛋白质指纹图谱分析的研究中非常有用[13,20~27]。但是,我们在进行蛋白质指纹图谱分析时发现血液样本离体后如不及时分离血清,对结果影响很大,因而及时分离血清成为实验的首要保障。分离血清的操作也比较简便可行。
第6篇：生物质谱技术与方法范文
汽油中烃类物质的太赫兹时域光谱研究
利用太赫兹技术研究重油燃料油标准物质中的微量硫含量
利用太赫兹技术研究煤炭中的灰分含量与碳含量
固化剂及其固化物的太赫兹光谱分析
吐温与纤维相互作用的太赫兹波谱分析
沐浴露产品在THz波段的光谱特性
环氧树脂及其混合物的太赫兹光谱分析
用太赫兹时域光谱定性鉴别十六烷值增进剂的产品性能
基于S3C2440和Linux的温湿度测控系统设计
离子迁移(IMS)漂移管的多物理场模拟方法研究
基于性能最优的磁流变阻尼器励磁线圈缠绕方法研究
基于嵌入式机器视觉技术的血型自动识别系统
基于光纤陀螺的组合导航系统中双DSP通信研究
级联型多电平逆变器单元电路数字化控制的研究
小型便携化SPR生物传感系统的研制与应用
基于计算机视觉技术的BGA芯片精准焊接定位的研究
大容量生物样品快速灰化装置研制及初步验证
嵌入式ARM在基于以太网的AUV控制系统中的应用
力帆620汽车EPS系统故障自诊断研究
高可靠性矿用瓦斯爆炸防控系统
基于ANSYS的振动盘给料器动态分析
基于手持设备的烟尘浓度监测软件设计
温室数据采集器误差分析及校正
PDF软件在质量体系文件管理中应用
自动化立体仓库的应用与物流发展的灰色关联分析
一种PN码快速捕获的方法
法布里干涉近红外光谱仪测定烟草品质成分
应用荧光光谱法检测蓝藻生物量
气质联用技术在水环境突发性污染事件中的应用
顶空萃取-气相色谱-质谱法测定一种儿童专用防痱止痒水的挥发性成分
土壤中全磷测定的不确定度评定
采用计算化学方法比较四种核苷的第一电离能
气相色谱-质谱法快速测定猪肉中的胆固醇
地物光谱仪在热致变色材料表征中的应用
气相色谱法测定土壤中的6种酞酸酯
气相色谱/质谱联用法测定全血中的五种酰胺类除草剂
便携式质谱仪对某化工园区特征挥发性半挥发性有机物调查研究
离子色谱法测定葡萄酒中葡萄糖和果糖
HPLC及LC-MS技术在低聚糖检测中的应用
制氢方法及氢气中微量杂质的测定
综合实验室成功实施LIMS的关键-量身定制
大型仪器管理人员工作交接的实践与探讨
动态光散射激光粒度仪的特点及其应用
TurboMatrix系列顶空进样器的维修及保养
UltraPyc系列真密度分析仪在稠油密度测试中的应用
便携式气相色谱-质谱联用分析仪的研制及应用
AutoTDA自动热脱附解吸仪及其应用
全自动凯氏定氮仪简介
环保部:公众支持PM2.5纳入空气质量标准
中微子超光速实验结果获“确认”质疑仍存
灵敏度升十倍廉价石墨烯传感器问世
科学家研制出万能流感疫苗无需每年接种
我国工业排放气制乙二醇技术获突破
《现代科学仪器》征稿启事
《现代科学仪器》关于论文中英文摘要的写作要求
关于召开2012北京教育装备展示会的通知
2011年《现代科学仪器》1～6期总目录
复杂装置环境侧装装校系统碰撞检测
第7篇：生物质谱技术与方法范文
关键词：农产品质量安全；检测技术
目前我国农产品生产正处于由量变到质变转化的重要转型期。农产品质量安全已成为影响农业经济发展的重要问题。建立农产品质量技术体系可以发挥重要的作用。农产品质量技术体系由农产品质量安全控制技术、农产品质量安全检测检验技术和农产品质量安全追溯技术组成。其中，农产品质量安全检测检验技术是评价农产品安全的重要依据。
一、无损检测技术（NDT）
利用农产品内部结构异常或缺陷存在所引起的对热、声、光、电、磁等反应的变化，来探测各种农产品的缺陷。并对缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及其变化做出评价。
二、食品微生物检验技术
1.农药残留的快速检测技术
（1）化学快速检测技术：该技术主要用于果蔬中有机磷的检测，利用有机磷农药在金属催化剂作用下水解为磷酸与醇，水解产物与检测液反应，检测液的紫红色褪去成无色，如“速测灵”。
（2） 酶抑制技术：根据有机磷和氨基甲酸酯类农药对乙酰胆碱酯酶的特异性生化反应建立起来的农药残留的微量与痕量快速检测技术。
（3）免疫技术：有些发达国家如美国、德国等已开发出有机磷类、氨基甲酸酯类、硫代氨基甲酸酯类、有机氯类、三嗪类、拟除虫菊酯类和酰胺类等几十种农药的酶免疫商品检测试剂盒应用。
2.兽药残留的快速检测技术。主要有酶联免疫法（ELISA）、放射免疫方法、胶体金试纸条和蛋白芯片。几种方法中ELISA 方法为定量方法，其利用标记物的酶催化底物显色反应来反映抗原抗体的结合过程，将酶催化底物的灵敏性与抗原抗体的特异性相结合。
放射免疫检测法是采用同位素标记技术来检测抗原抗体的高灵敏度方法，其最成功的是美国CHARM Science公司Charm6600/7600 抗生素快速检测系统，该系统利用专一性受体来识别同一类抗生素中的母环，并以最快速度检测同一抗生素族在样品中的残留情况。
试纸条方法因灵敏度低，特异性差，仅适合残留限量要求不高的少数药物的粗筛。蛋白芯片可用于多残留检测，但是灵敏度需进一步提高。
3.光谱分析仪器。光谱分析仪器主要是对农产品中重金属元素含量进行分析检测。已研制出的气相色谱-原子吸收光谱（GC-AAS）联用仪器，进一步拓展了原子吸收光谱法的应用领域。
三、色谱及质谱分析仪器
1.气相色谱法（GC）。目前约80%的农药可用气相进行分析，如农药残留、兽药残留、氨基酸等。ECD检测器测定含氯化合物；TSD检测器测定含硫、磷化合物；PFPD检测器测定含硫、磷、氮、铅、砷、锡等有机化合物。
二维气相色谱（GC-GC）分析技术，利用两根极性不同的色谱柱，待混合物在第一根色谱柱上预分离后，将需要进一步分离的待测组分转移到第二根色谱柱进行更有效的分离。可以提高农产品复杂基质中农药多残留分析的能力有重要意义。
2.高效液相色谱法（HPLC）。世界上几百万种化合物有80%可用HPLC进行分析。其在农产品的污染物、营养成分、添加剂、毒素、保健品的有效成分、核酸、农兽药残留等检测方面得到充分应用。借助于传统HPLC理论及原理，涵盖小颗粒填料、非常低系统体积及快速检测手段等全新技术，出现了超高效液相色谱（UPLC）。
3.色谱-质谱分析法。质谱仪（MS）在农产品安全分析中能够定性或定量地检测出其中挥发性成分、糖类组成、氨基酸（蛋白质）、香味成分及有毒有害物质等成分。
（1）气-质联用（GC-MS或GC-MS-MS）。GC-MS法不仅依据样品中待测组分在图谱上的保留时间，更主要是依据在此保留时间内残留农药裂解的特征离子碎片，由质谱仪按其分子量和分子结构对农药进行准确定性，并以此为定量依据，从而克服因未净化掉的杂质峰与农药保留时间重叠而造成的将杂质峰误判为农药的缺点。
（2）液-质联用（LC-MS或LC-MS-MS）。兽药多残留分析以LC-MS-MS分析为主。它能有效地测定待测物中的痕量组分，能很好分析非挥发性农药残留物、糖类等物质。同时使用LC-MS-MS可克服背景干拢，通过MS-MS的选择反应控制模式（SRM）或多反应检测模式（MRM），提高信噪比，故对复杂样品可达到很高的灵敏度。
（3） UPLC-MS-MS技术。UPLC与质谱联用不仅获得高速、高分离度，而且显著地提高质谱检测的灵敏度。UPLC-MS-MS可在更短的时间内、以更高分离度获得更高灵敏度的、更高置信度的检测结果。τ谑称泛团┎品中氯霉素、硝基呋喃及其代谢产物、苏丹红、孔雀石绿、丙烯酰胺、D-内酰胺、氟喹诺酮等多种药物残留和农药残留及其代谢产物等的分析，UPLC-MS-MS皆可体现其快速、灵敏的明显技术优势。
四、前处理
由于农产品基体复杂，有害污染物含量极其微量，同时各种标准对待测物最大残留的检出限提出了更严格的要求，而我国传统的样品前处理技术已成为瓶颈，故一些前处理新技术相继出现并很快得到推广，如固相萃取技术（SPE），固相微萃取（SPME），基质固相分散萃取（MSPDE）， 超临界流体萃取（SFE），凝胶渗析萃取（GPC）。
最新的PrepLinc Platform样品前处理平台系统，融合了GPC样品净化技术、SPE固相萃取技术和全自动定量浓缩技术，并将其有机地结合起来，使样品可按预设的程序自动完成GPC样品净化，SPE净化及浓缩、定容及溶剂转换功能。此外微波萃取、微孔液膜萃取、纳米富集材料等新技术及全自动加温加压快速溶剂萃取等，都将在未来农产品、食品安全的检测中发挥作用。
五、结论与展望
由于航天科技、生命科学、军事、反恐和环保等领域的迫切需求，近几年来仪器微型化、全微分析、芯片技术等发展极快，出现了鞋盒大小的微型质谱、微型色谱、芯片毛细管电泳仪、阵列传感器和生物芯片。新仪器、新方法的不断开发，必将使这些新技术延伸和扩散到食品安全检测领域，催生出新一代方法和仪器，既具有大型分析仪器的灵敏度、检出限，又便于使用和携带。
参考文献：
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[6]郭永泽等.当前农药残留分析技术及发展趋势[J].天津农业科学，2002（8）：22～25.
[7]王绪卿，吴永宁.色谱在食品安全分析中的应用[M].北京：化学工业出版社，2003.
第8篇：生物质谱技术与方法范文
【关键词】电感耦合；离子体质谱法；金属元素
金属元素是人体必不可少的重要组成成分，但是部分金属元素超过一定浓度时，可引起中毒。职业人群生物样品检验能够较为准确地提供劳动者的实际接触水平，有毒物质的增高说明体内的过度吸收，尿中元素的生物学水平是反映环境质量和职业接触的重要指标。目前国内的标准分析方法多采用传统的原子吸收，原子荧光，分光光度法等检测方法，以上方法操作复杂，试剂繁多，需要逐一单项检测。本文使用电感耦合等离子体质谱法快速测定尿中钒、铬、钴、砷、镉、铅、铊。该方法可同时测定多种元素，具有灵敏度高、检出限低的优点。
一、材料与方法
1.仪器与试剂
1.1仪器
（1）电感耦合等离子体质谱仪 美国Agilent 7700X ICP-MS，碰撞/反应池，自动进样器，耐高盐雾化器，镍采样锥和截取锥；
（2）超纯水处理系统 美国Milli-Q，MILLIPORE公司。
1.2试剂与标准溶液
浓硝酸：68%（V/V），优级纯；单元素标准溶液：钒、铬、钴、砷、镉、铅、铊（国家标准物质物质研究中心）；内标溶液：用1.0%HNO3将钇（Y）、铟（In）、钬（Ho）单元素标准溶液配制成1.0mg/L的混合内标贮备液。
1.3仪器操作条件：射频功率：1450kW；采样深度：8.0mm；等离子体气：15.0L/min；炬管水平位置：-0.5mm；辅助气：0.25L/min；炬管垂直位置：-0.0mm；载气：0.85L/min；扫描模式：Fullquant；积分时间：0.10s（AsHg为0.2s）；采集次数：3；提取透镜1：2.0V；提取透镜2 ：-105.0V。
1.4标准曲线的配制
准确量取钒（V）、铬（Cr）、钴（Co）、砷（As）、镉（Cd）、铊（TL）、铅（Pb）的混合标准贮备液0.0mL、0.010mL、0.050mL、0.10mL、0.50mL、1.0mL置100mL容量瓶，用1% HNO3定容至刻度，配制成0.0?g/L、0.10?g/L、0.50?g/L、1.0?g/L、5.0?g/L、10.0?g/L标准曲线；用1.0%HNO3将内标溶液稀释成10.0?g/L的应用液。
1.5样品制备
用1%硝酸把尿样稀释20倍，直接进样。
二、结果与讨论
2.1前处理方法的选择
取一份混合尿样50mL，加入10.0 mg/L混合标准贮备溶液0.10mL，配制7种待测元素加标浓度为20.0?g/L的尿样，分别采用三种前处理方法进行测定：
方法1：用1.0%HNO3将尿样稀释20倍后测定，标准曲线以1.0%HNO3为介质；
方法2：用1.0%HNO3将尿样稀释10倍后测定，标准曲线以1.0%HNO3为介质；
方法3：用0.5%NH3H2O将尿样稀释20倍后测定，标准曲线以0.5%NH3H2O为介质；
结果表明，方法3的整体精密度较差，可能是因为有些元素与氨水形成的络合物较难电离；方法2的尿砷回收率偏高，可能是因为尿样的基体效应使As的信号增强，而方法1前处理效果最好，因为尿样稀释倍数加大后，基体效应减小，同时尿样中的Cl 含量降低，40Ar35Cl对砷的干扰也减少，其各项性能指标均能满足规范要求，因此我们选用方法1作为前处理方法。
2.2标准曲线和最低检出浓度
ICP-MS具有7个数量级的线性范围，因此实际应用时可根据实际需求进行调整。本方法的线性范围是结合待测元素的生物限值和本底值配制，各元素线性的相关系数和线性范围如表2所示；将仪器调至最佳状态，以研制的测定方法连续测定11次空白溶液，由测量值计算其浓度平均值和标准差，以标准差法计算各元素的检出限（3SD）和定量限（10SD），以尿样稀释20倍计算其最低检出浓度
2.3 精密度
将混合尿分成 4 组，每组100ml，其中 1 组为本底尿，其他 3 组分别加入镉标准溶液（1.0mg/L ）0.25mL、0.50mL、1.0mL，加入铅标准液（10.0mg/L ）0.20mL、0.50mL、1.0mL，加入钒、铬、钴、砷、铊混合标准液（10.0mg/L ）0.10mL、0.20mL、0.50mL，配制成镉的加标浓度为2.5?g/L、5.0?g/L、10.0?g/L，铅加标浓度为20.0?g/L、50.0?g/L、100?g/L，其他待测元素加标浓度为10.0?g/L、20.0?g/L、50.0?g/L的低、中、高浓度尿样；将上述加标尿样在配制当天进行6次重复测定，作为批内精密度，结果在1.69%～8.97%，3天内进行6次测定，作为批间精密度，结果在1.69%～8.97%，如见下表3、表4。
2.4 准确度
分别测定待测元素配制成低、中、高浓度的尿样，每组浓度测定3次，取平均值，减去空白本底后，分别计算每个元素的加标回收率在86.2%～105%，如表6所示。
用电感耦合等离子体质谱法快速测定尿中钒、铬、钴、砷、镉、铅、铊元素，简便、快速、准确、灵敏度高、覆盖元素种类多，合适人尿中微量元素的测定。采用1%硝酸稀释尿样直接进样，简化前处理过程，与碰撞池ICPMS技术结合，适用于尿样中多种微量元素的快速测定。
【参考文献】
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第9篇：生物质谱技术与方法范文
关键词:SELDI-TOF-MS;蛋白质组学;诊断
中图分类号:R2-03 文献标识码:A 文章编号:1673-7717(2010)01-0051-03
Application of SELDI-TOF-MS in Clinical Diagnosis
LIU Chibo,LIANG Yong,CHEN Jinguang,PAN Chunqin,YAN Dongliang,WANG Haibao,ZHOU Kaiyu
(Taizhou Municipal Hospital,Taizhou 318000,Zhejiang,China)
Abstract:The technique of surface-enhanced laser desorption/inionation-time of flight-mass spectrometry(SELDI-TOF-MS) provides the most effective platform for research of proteomics. SELDI-TOF-MS, which combine the technologies of proteinchip with time of flight-mass spectra and integrate separation, purification, analysis of sample and realize rapid, high performance and high throughput detection, is an extremely important tool for diagnosis of disease at the molecular level.
Key words:SELDI-TOF-MS; proteomics; diagnosis
蛋白质组学(proteomics)技术是后基因组时代的一重要研究工具,在生命科学领域中发挥重要作用。蛋白质组学是通过对不同时间和空间发挥特定功能的蛋白质群体进行研究,阐明生物体全部蛋白质的表达和功能模式,包括鉴定蛋白质表达、存在方式(修饰形式)、结构、功能及相互作用方式等,从机体或细胞的蛋白质整体活动来揭示生命规律。而SELID蛋白质芯片技术是近几年发展起来的一个新的蛋白质组学技术。严格来说,SELDI技术是一种“比较”技术,也是在现有蛋白质组学技术中唯一在检测样本数量和每个样本中蛋白质数量两方面达到高通量的技术。在过去几年中,随着仪器性能和相关技术方法的改进和探索,应用SELDI蛋白质芯片技术对肿瘤标志蛋白的研究获得广泛和迅猛发展。2004年以来,该技术在美国已被列入人类蛋白质组计划主要推荐技术之一。我国已有20余个单位开展此项研究。以下对SELDI质谱技术的基本原理、优点及在临床诊断中的应用前景进行综述。
1 SELDI-TOF-MS原理
SELDI-TOF-MS技术结合了蛋白芯片和生物质谱技术,是继基因芯片之后出现的新一代生物芯片技术。该芯片设计的基本原理是:首先用生物或化学方法在载体表面制成点状芯池,再点入待检的生物样品,其中的蛋白分子通过其自身的生物或理化性质(亲水性、疏水性、金属络合及离子作用等)与芯片相结合,从而实现捕获、保留和纯化与之特异性结合的蛋白分子。接着用缓冲液洗脱未结合或非特异性结合的分子后再用激光脉冲进行轰击,即释放出靶点上的特异性蛋白分子。不同质荷比(m/z)的离子在电场中飞行的时间长短不一,分子量越大的离子在电场中飞行的时间越长,反之则越短。最后通过生物质谱(TOF-MS)即可绘制出一张质谱图。该图经分析软件处理后还可形成模拟谱图,用于更直观地显示样品中各种蛋白质的相对分子质量、含量及磷酸化位点等信息。蛋白质芯片根据表面物质的不同,可将其划分为化学型和生物型两类。化学型芯片通过化学作用结合样品中的蛋白质,并根据其作用原理的不同又可进一步细分为疏水性芯片、亲水性芯片、阳离子芯片、阴离子芯片和金属亲和芯片等类型;生物型芯片则是把生物活性分子,如抗体、酶、受体、DNA等结合到芯片表面,借助抗原-抗体、酶-底物、受体-配体、蛋白质-DNA等相互作用结合样品中的蛋白质。生物芯片特异性高,还可以进行蛋白质定量。
2 SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术的优点
相比传统蛋白质组技术,如二维聚丙烯酰胺凝胶电泳(2D-PAGE)、电喷雾质谱(ESI-MS)、基质辅助激光解吸离子飞行时间质谱 (MALDI-TOF-MS)技术,SELDI蛋白质芯片技术的优势在于:①可分析2D-PAGE无法分析的蛋白质,包括疏水性蛋白质,低分子量(
3 SELDI-TOF-MS技术在临床诊断中的应用
3.1 在肿瘤特异性标志物的筛选中的应用
3.1.1乳腺癌 Li等[1]用SELDI-TOF-MS技术及配套蛋白质芯片检测49例乳腺癌和37例非乳腺癌疾病患者的血清蛋白质指纹图谱,并运用SPSS 10.0软件判别分析处理数据和筛选标志物,建立了3个诊断模型。组合构建的诊断模型Ⅰ包括6个蛋白质峰,质荷比分别为8611、16827、25711、28931、25485和2437,鉴别乳腺癌和非乳腺癌疾病的敏感性为81.6%,特异性为78.4%。组合的诊断模型Ⅱ也包括6个蛋白质峰,其质荷比分别为4470、10854、19193、3883、2011和7470,鉴别Ⅰ期乳腺癌与非乳腺癌疾病的敏感性为80.0%,特异性为89.2%。组合的诊断模型Ⅲ包括5个蛋白质峰,其质荷比分别为2726、27014、2247、4477和19333,鉴别Ⅰ期与Ⅱ～Ⅳ期乳腺癌的敏感性为91.2%,特异性为93.3%。Ricolleaun[2]等采用SELDI-TOF-MS技术分析了30例非结节性无再发乳腺癌患者和30例发生转移性再发患者的病理标本,发现多达72个峰,其中两个被证明是泛肽和铁蛋白轻链(FLC)。进一步研究表明,细胞溶质的泛肽水平增高和(或)FLC的水平下降可以很好地预示乳腺癌。
3.1.2胃癌 Liang等[3]在胃癌方面检测了33例胃腺癌患者和31例健康者的血清蛋白质组,建立了质荷比分别为5910、5084、6640和8691的差异蛋白峰的胃癌特征性蛋白质波谱模型,用该模型检测的灵敏度为90.91%(30/33),特异性为93.55%(29/31),阳性预测值为93.75%(30/32)。Melle等[4]对74份包括胃癌组织、癌旁组织及正常胃上皮的冰冻切片进行分析,发现了一个在癌组织中明显下调的蛋白,免疫组化鉴定为胃蛋白酶(原)C(pepsinogen c)。高春芳等[5]研究发现胃癌患者与正常人在质荷比为1723～14048间有18种血清蛋白质含量有显著差异,其中质荷比为2786、2878、3170、13872、5257的5种蛋白质组成的生物标志物可将正常人与胃癌患者准确地分组,其敏感性与特异性均高于用CEA诊断胃癌。Qian等[6]利用 SELDI-TOF-MS技术及生物标记软件(BPS)发现了血清中16个有统计学意义的蛋白质峰,其中9个峰在胃癌患者中高表达。经过BPS分析,其中两个峰组成的肿瘤标记物模型在诊断的敏感性、特异性及准确性均高于目前临床上的血清标记物CEA、CA19-9和 CA72-4,尤其研究中的所有I/II期胃癌患者均被正确识别,但该诊断模型的临床意义仍需大规模的研究来验证。刘池波等[7]利用SELDI技术发现胃癌患者中一簇质荷比在11.1～11.9KD的蛋白峰明显高于健康者,经蛋白质组学技术鉴定该簇蛋白为血清淀粉样蛋白A,可用于胃癌患者的早期诊断、疗效观察。
3.1.3 前列腺癌 Pant等[8]使用SELDI-TOF-MS技术。对83例前列腺癌 (PCA)患者和95例健康人血清标本进行了检测比较。在PCA患者血清中有4种蛋白表达水平升高,8种蛋白表达水平降低,出现了18个潜在的生物标记。选择其中8个蛋白标记通过建立的五层决策树分类系统鉴别诊断PCA和健康人,特异性为92.6%,敏感性为96.4%。Adamt等[9]为了寻找PCA特异蛋白标记物,设定了3组研究对象(PCA患者167例,良性前列腺增生患者77例,年龄匹配健康男性82例),使用SELDI-TOF-MS进行血清检测,在PCA患者中发现9个蛋白质峰与正常人及前列腺增生患者不同。以检测到的9个蛋白质峰为分析依据,结果肿瘤组检测敏感性为83%,对照组特异性为97%,对试验组的阳性预测值为96%,合并试验组分析(PCA和非癌组)的阳性预测值为9l%。研究者认为,SELDI-TOF-MS和五层决策树分类系统对于PCA的早期诊断是一种高准确性和创新性的方法。
3.1.4肝癌 Wang[10]等将106份血清样本(包括52例肝细胞癌患者、22例肝硬化患者和32例健康志愿受试者血清)随机分成两组。训练组包括35例肝细胞癌患者、14例肝硬化患者和。21例健康受试者血清,用以建立人工神经网络(ANN)模型;试验组包括17例肝细胞癌患者、8例肝硬化患者和11例健康受试者血清。采用SELDI-TOF-MS技术对训练组56例样本(35例肝细胞癌患者、21例健康受试者血清)分析后获得241个蛋白质峰,其中21个峰用于肝细胞癌和正常对照比较(P
3.2在男性不育相关领域疾病研究方面的应用
杨欢等[11]利用H4、SAX2等芯片鉴定出几个在少精症患者异的生物标志物,如在H4芯片上,少精症患者精浆与生育男性精浆蛋白质图谱比较,有1处蛋白质峰明显增高,其相对分子质量为11507.4,有1处蛋白质峰明显降低,其相对分子质量为11022.9,在SAX2蛋白质芯片上,少精症患者精浆与生育男性精浆蛋白质图谱相比有1处蛋白质峰明显增高,其相对分子质量为16751.6。由此,可根据患者精浆中的差异蛋白含量可来帮助鉴定是否患有少症。白洁等[12]利用CM10芯片通过无症组与正常组比较有28种蛋白质表达存在差异,差异的蛋白质中有24种含量低于正常组,其中4个M/Z在7 196.058、7 630.573、7 547.610和7 709.833的蛋白质差异极显著(P
3.3在膝骨性关节炎不同中医证型领域研究中的应用
王海宝[13]应用CM10蛋白芯片分析了30例肝肾亏虚型膝骨性关节炎患者、35例气滞血瘀型膝骨性关节炎患者血清和40例健康着血清的蛋白指纹图谱,获得的蛋白质谱采用Biomarker Wizard和Biomarker Pattern软件分析。结果发现肝肾亏虚型膝骨性关节炎患者与健康者血清蛋白质谱相比有18个显著差异蛋白质(P
4展 望
蛋白质芯片技术是近年来兴起的的一种蛋白质组学研究的新方法,以质谱分析替代传统的免疫诊断也是一种新出现的疾病诊断模式,以SELDI质谱蛋白质芯片技术为寻找疾病标志物建立了一个良好的技术平台,其快速、高通量、准确的特点已经被广泛的认同。随着这项技术逐渐推向临床,也发现这项技术尚待完善,如差异蛋白的在线鉴定问题;如图谱中的峰高和蛋白质浓度之间的关系并非都是线性的;不同的研究者,由于检测过程中诸多因素的控制不一,对同种疾病得到的具有区分作用的峰是有差异的。所以 SELDI-TOF-MS要全面应用于临床研究,还需要在标准化、定性等问题上深入研究,在今后的实践过程中还有很多的问题需要解决,但SELDI-TOF-MS技术必将成为快速诊断、发现并鉴定肿瘤标志物的有效手段。
参考文献
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[11] 杨欢,张杰,张炜,等.利用H4和SAX2蛋白质芯片技术筛查少精症患者精浆标志物[J].中华男科学杂志,2006,12(1):39-42.
