近日，中国科学院大连化学物理研究所高分辨分离分析及代谢组学研究组研究员许国旺团队在代谢组学深度覆盖分析技术研究方面取得新进展，相关工作在Analytical Chemistry 杂志上连续发表3篇研究论文。
代谢组学是研究表型的重要工具，但现有技术在代谢组数据采集质量和数据解析方面仍存在很大瓶颈，制约了代谢组技术的大规模应用，发展代谢组高覆盖定量检测和识别技术是代谢组学技术的发展方向。针对上述瓶颈问题，该研究团队开展系统深入研究，通过发展拟靶向代谢组学方法、研究代谢物结构-质谱特征规律、结合结构-色谱保留规律提高代谢组分析的覆盖度，发展代谢物数据库以改进代谢物的批量结构鉴定能力等。
该团队建立了高覆盖度拟靶向脂质组学分析新方法，涵盖19个脂类，3377个脂质离子对，覆盖7000多种脂质分子结构。方法具有良好的线性、重复性，更低的检测线，更高的覆盖度，更好的数据质量，特别适合于大规模脂质组学分析（Anal Chem.）。
该团队还建立了用于酰基肉碱分析的液相色谱-高分辨质谱方法（LC-HRMS），构建了包含758种酰基肉碱的数据库，该数据库是迄今为止最大的酰基肉碱数据库。基于该LC-HRMS方法的深度覆盖分析新策略，可一次性地在临床样品中检测数百种酰基肉碱（Anal Chem.）。
此外，该团队发展了一种综合的代谢物标准数据库构建策略和方法，针对数据采集、数据校正、定性算法，以及仪器间差异等多个方面的问题，提出一套系统解决方案，并研发出代谢物定性数据库软件(Anal Chem.)。
上述代谢组学新方法的提出，对提高代谢组分析的覆盖度和规模化鉴定有极大的促进作用。
该研究得到了国家自然科学基金项目和国家重点研究发展计划的资助。
