代谢组学里程碑:27 国联合制定 GC-MS 质控规范

2026-06-15 10:08:46 美国力可公司


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Long before metabolomics became trending, GC-TOFMS was already laying its foundation.

很久以前,代谢组学始于GC-TOFMS非靶向分析。


研究背景








在代谢组学研究中,气相色谱-质谱(GC-MS)因其强大的分离能力和标准化的离子源技术而被视为“金标准”。然而,一个令同行深感不安的现状是:即使是相同的样本,在不同实验室间产出的结果往往难以重现。这种“重现性迷局”不仅浪费了大量科研经费,更阻碍了代谢标志物的临床转化。

为了诊断这一行业顽疾,代谢组学质量保障与质量控制联盟(mQACC)对来自27个国家的85家实验室进行了一场深度调研。这份覆盖全球的“体检报告”揭示了实验室日常操作中许多鲜为人知的细节,其核心目标是为全球研究者建立一套“证据驱动型”的最佳实践建议。接下来的发现,或许会打破你对GC-MS实验室“严谨性”的滤镜。

研究内容









调查样本与代表性

面向27 个国家85 家实验室开展 GC‑MS/GC×GC‑MS 代谢组学 QA/QC 国际问卷调查。

欧洲(39%)、北美(27%)占主导;亚洲(尤其中国)代表性明显不足,原因是问卷投放依赖 LinkedIn、Google Forms,国内难以触达。

大部分来自学术 / 医院 / 政府实验室,工业界较少,整体反映主流科研圈实践

调研维度覆盖:使用频率、分析类型、仪器配置、进样方式、色谱柱选择、质谱类型、QA/QC 措施、仪器维护、数据处理、物质注释、报告规范、定量策略等。

调查旨在解决以下问题

  • 气相色谱 - 质谱联用仪(GC‑MS)使用频率:每年开展多少项研究项目?其中与代谢组学相关的项目占比多少?

  • 分析目的:使用 GC‑MS 的主要研究目标是什么?例如:靶向分析、非靶向筛查、同位素富集分析等。

  • 质量控制措施:采用哪些质量保证 / 质量控制(QA/QC)措施及验证方法,以确保数据的可靠性与可重复性?

  • 维护规范:作为质量保证(QA)工作的一部分,GC‑MS 系统的常规维护与专项维护多久执行一次?

  • 报告标准:研究人员如何报告代谢组学相关标准(如:代谢组学标准倡议等级)以及化合物鉴定结果的置信度?

基于调研数据,归纳全球共性做法、差异点、薄弱环节,并提炼GC‑MS 代谢组学最低 QA/QC 最佳实践清单


调研结果

01


气相色谱 - 质谱联用仪(GC‑MS)使用频率

  • 高频用户:大多数受访者(43.5%)表示每年开展超过两个GC-MS项目,其中18.8% 每年 >50 个项目,接近日常运行。

  • 低频用户:56.5% 每年 <10 个项目,多为共享平台 / 核心设施。

  • 并非所有代谢组学项目都用 GC‑MS:15.3% 的代谢组项目完全不用 GC‑MS,更依赖 LC‑MS 或 NMR。

02


分析类型:非靶向为主、靶向并重

  • 非靶向主流(约79%),但靶向也非常普遍(60%)。

  • 两者兼做(约44%)是最健康的组合模式。

  • 同位素示踪(17.6%)较少,多与靶向 / 非靶向结合开展。

03


GC-MS仪器配置

一维VS全二维

  • 一维 GC‑MS:74.1% 独占,20% 一维全二维混合使用。

  • 全二维优势:峰容量、分离度(色谱分辨率)、全谱灵敏度更高,适合复杂代谢组。

进样、衍生、衬管、保护柱

  • 不分流进样(84.7%)> 分流(78.8%)

  • 挥发性样品:SPME > 顶空(包含静态、动态)。

  • 衍生:三甲基硅烷化(TMS)最为常用

  • 衬管:带玻璃毛衬管 84.7%。

  • 保护柱:61% 不用—— 文章明确建议:复杂样品强烈推荐保护柱 (或使用无涂层的毛细管柱作为保留间隙),以延长柱寿命、减少污染,代价是微小的峰展宽,可用短柱 + 低死体积接头抵消。

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色谱柱类型

“-5”相柱(5% 苯基,95%二甲基聚硅氧烷(或聚硅苯醚)):66.7%,被称为 “通用标准柱”

  • 稳定、耐用;

  • 保留指数库最完善;

  • 仪器出厂标配。

其次为Wax(聚乙二醇)柱,极性更强:占比13.5%

GC×GC 常用组合:一维 -5 + 二维 50% 苯基 / Wax / 三氟丙基

常用尺寸:25–30 m × 0.25 mm × 0.25 μm 标准配置

质谱平台分布

  • 四极杆(单 / 三重):41.1%:靶向主力

  • 飞行时间质谱TOF:27%:非靶向主力扫描速度快、适合复杂基质、窄峰。谱内动态范围宽,全质量范围采集灵敏度最高,可定性峰数最多

  • Orbitrap:9.4%:高分辨、高精度,用于靶向高置信注释。

  • 其他:离子阱、离子迁移、磁扇形等占比较小。

03


QA/QC:全球高度共识

核心共识实践(>90% 实验室执行)

  • 使用内标开展质量控制(含天然 / 同位素标记内标)

  • 定期进行仪器检漏

  • 常规更换进样组件:色谱柱(更换 / 切割)、衬管、进样针、隔垫。

常规质控监测(>50% 实验室执行)

  • 空白实验(试剂 / 仪器空白)、峰形评估

  • 系统监测强度漂移、残留污染、背景干扰

  • 用标准混合液(如 Grob 测试液)监控峰形与强度

数据质控措施

  • 100% 实验室使用至少一种空白实验;

  • 90% 标记强度漂移样本、过滤不合格峰

  • 常用过滤维度:峰形、信噪比、重现性阈值;近半数不剔除质控混合样本中未检出的峰

  • 必做:空白 + 标准混合液监控峰形 / 强度

04


系统维护原因及做法


维护触发原因(64.7%)

  • 灵敏度 / 信号下降

  • 峰形变差

  • 分辨率降低、保留时间漂移、背景噪声增加

定期维护(48.2%)

  • 日历 / 批次驱动

质控失败(37.6%)

  • QC 样品、空白、内标异常

样品因素(23.5%)

  • 过载、污染、基质复杂



维护频率和类型取决于用户所开展的分析工作

例如,采用不分流模式分析复杂液体样品(如衍生化尿液样本),会比采用高分流比固相微萃取(SPME)分析挥发性样品,更快造成色谱柱污染、性能衰减。

分析人员虽需了解触发 GC-MS 维护的所有主要原因,但重点关注样品特异性问题,才能确保分析工作符合恰当的质量保证 / 质量控制(QA/QC)要求。



维护频率(实操要点)

  • 进样口:衬管、O 型环、隔垫、进样器 ——每年必换,多数高频

  • 色谱柱:每年至少切割 / 更换一次

  • 质谱:离子源清洗、灯丝、泵油 ——每年必做(LECO专利技术——离子源免清洗、免维护

  • 文章观点:维护不要纯靠时间,要靠 QA/QC 数据驱动(空白、峰形、强度)


04


数据处理:保留指数 + 质谱库为主流


保留指数 vs 保留时间锁定

保留指数(RI)绝对主流、强烈推荐:用正构烷烃 / FAME 校准,跨仪器 / 跨实验室可比,60% 常规使用LECO ChromaTOF软件测得的RI可与NIST谱库中的RI直接关联匹配(独家!)。

保留时间锁定:不到半数使用,依赖内标 + 流量微调。

文章强推:所有 GC‑MS 研究都应报告保留指数


相比 LC‑MS,GC‑MS 数据处理争议少、成熟度高

原因如下:

  • EI 电离稳定、离子抑制弱

  • 峰形好、重现性高

  • 碎片丰富、适合解卷积(LECO公司ChromaTOF软件成熟、专业的质谱解卷积技术,已有近30年的历史)

  • LECO GC×GC‑TOFMS扫描速度200 Hz

四极杆质谱在数据采集速度上慢于飞行时间质谱(TOFMS),一次仅扫描一种离子。因此,四极杆质谱对窄峰容易出现采样不足,尤其是在对共洗脱色谱峰进行质谱解卷积时。与之相反,飞行时间质谱TOFMS等高速数据采集仪器能提供连续质谱信号:离子束在离子源内形成后,被引出并几乎瞬时完成分析

文章建议:只要条件允许,建议优先采用高灵敏度、高通量、高精度质谱,提升代谢物推定鉴定的可靠性;标称质量难以准确识别含多杂原子的碎片,而精确质量可有效降低非靶向代谢组学分析中的假阳性与假阴性

05


报告整合

所有实验室都会使用方法空白、样品空白、试剂空白、混合质控样,用来筛查背景干扰、污染和残留,避免假阳性

数据整理主流做法(>90% 实验室)

  • 标记或剔除总强度漂移、进样失败的样品

  • 过滤峰形差信噪比不足重复性差的峰

  • 按 QC 阈值剔除不合格数据

特殊处理:样品有、QC 池无的峰

约半数实验室不会剔除这类峰(原因:混合质控样会稀释低浓度代谢物,不一定代表污染)


GC-MS 特有质控手段

  • 硅氧烷去除:来自色谱柱、衍生试剂、SPME 涂层的背景干扰

  • 碎片离子比核查:判断共洗脱峰是否被正确解卷积(比 LC-MS 更常用)

报告标准差异

  • 法医领域最严格:任何 QC 失败,整批数据全部重测,不剔除单个峰

  • 普通代谢组:灵活过滤,优先保证数据质量,兼顾数据完整性

06


最终产出:发布 7 项 GC‑MS 代谢组学最低 QA/QC 最佳实践

质量保证 / 质量控制措施

推荐最低最佳实践

目的

仪器质量保证(QA)

执行仪器专属 QA 流程及常规维护(如检漏、调谐、校准)

确保分析批次间仪器性能稳定、数据可靠

质量控制(QC)监测

分析前后及过程中插入标准质控混合液;监控峰形、强度并标记异常

实时评估仪器性能,及早发现分析漂移

空白实验

全程穿插空白进样(仪器空白、试剂空白)并记录数据

识别背景污染与残留,避免假阳性;提高数据透明度

色谱峰对齐

计算并报告保留指数

实现跨仪器、跨方法、跨实验室数据可比

内标使用

所有样品中加入合适内标

追踪分析过程的重复性与稳定性

色谱性能评估

结合峰形、强度、空白响应,诊断仪器响应变化并指导维护

为仪器故障排查与 QA/QC 决策提供数据依据

化合物注释

对所有鉴定代谢物标注代谢组学标准倡议(MSI)置信等级

保证代谢物注释的透明度与一致性


Oliver Fiehn教授

Oliver Fiehn 教授

分子和细胞生物学系及基因组中心教授
西海岸代谢组学研究中心主任
加州大学戴维斯分校


奥利弗・费恩(Oliver Fiehn)教授,代谢组学领域开创者,发表论文 220 余篇。2004 年起任加州大学戴维斯分校教授,2012 年担任 NIH 西海岸代谢组学中心主任。研究聚焦代谢组学标准化、数据库建设与分析技术开发,主导 MassBank、BinBase 等重要资源,深耕疾病代谢机制与基础生化研究。获代谢组学学会终身成就奖等荣誉,长期引领领域发展

Q

非靶向分析与靶向分析在仪器选择上有何不同?

1. 靶向分析(Targeted Analysis)

倾向于使用四极杆质谱仪: 调查显示,四极杆仪器(Quadrupole systems,包括单四极杆和三重四极杆)毫无意外地成为了绝大多数靶向研究的首选检测器。

2. 非靶向分析(Untargeted Analysis)

实际使用多样,但更推荐使用高通量飞行时间质谱(TOFMS)系统,原因如下:

报告强烈建议非靶向代谢组学的从业者尽可能使用具有快速数据采集能力的质谱仪,以最大化数据保真度质谱数据质量四极杆系统每次只能扫描一个离子,数据采集速度慢于TOFMS,这可能导致对窄色谱峰的采样不足,从而影响共流出色谱峰的质谱解卷积(MS deconvolution),大幅提高定性可信度定量准确性。同时谱内动态范围宽采集不同浓度代谢物信号完整并且线性可量化。相比之下,TOFMS等快速数据采集仪器能够在离子源中形成离子束后立即提取并分析,从而提供质谱的连续性。

A

Q

如何使用保留指数来解决保留时间漂移?

根据报告,强烈建议GC-MS从业者使用保留指数(Retention Indices)来解决保留时间漂移问题,这是最简单且被广泛采用的方法。具体的操作方式和应用优势如下:

  • 利用同系物标准品计算: 通常通过运行一系列同系物(例如正构烷烃 (n-alkanes) 或 脂肪酸甲酯 (FAMES))的程序升温来计算保留指数。在实际操作中,最简便的方法是直接利用标准混合物计算出这些保留指数。

  • 原理基础: 该技术主要依赖于气相色谱法中保留时间具有极高重现性的特点。

  • 结合质谱库进行化合物注释: 绝大多数商业质谱库(尤其是针对最普遍使用的“-5”色谱柱)都已经包含了程序升温的保留指数。在实际的数据报告中,由于仅靠标称质量往往不足以可靠地识别碎片,化合物的注释通常依赖于保留指数(该标准在GC-MS中已沿用60多年)与质谱库匹配度的结合。

  • 实现跨平台数据对比: 通过计算并报告保留指数进行色谱对齐,不仅可以有效校正当前实验的保留时间漂移,还能实现不同仪器、不同分析方法以及不同实验室之间数据的可比性。

A

Q

哪些常见的性能问题会触发气相色谱仪的维护?

性能问题是触发气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)维护的最主要原因,在所有触发因素中占比高达64.7%。具体的常见性能问题主要包括以下几种:

  • 峰形不佳:这是最常见的性能问题,占维护原因的21.1%。

  • 信号强度或灵敏度下降:占17.6%。

  • 背景噪声增加:占11.8%。

  • 分离度降低:占8.2%。

  • 保留时间偏移:占5.9%。

除了上述直接的性能表现下降之外,与系统适用性和样品相关的异常挑战也会触发维护,例如:

  • 质量控制 (QC) 偏差:包括未通过QC样本测试(12.9%)、内标出现问题(4.7%)、出现异常的空白样品(3.5%)以及质量/碎片异常检测(2.4%)。

  • 样品相关挑战:如仪器或样品受到污染(4.7%)以及色谱柱过载(2.4%)。

A

Q

QA/QC的最佳实践清单?

基于85家实验室的共识,整理了这份“金标准”清单,请对照检查你的实验室:

核心操作(90%以上实验室共识) 必须使用内标、定期进行系统探漏、定期更换进样口耗材(隔垫、衬管、O型圈)。

•常规监控: 必须运行方法空白(Method Blanks)和试剂空白;定期评估峰形及系统信号漂移。

•保留指数(RI): 强烈推荐使用同系物系列——正构烷烃(n-alkanes)或脂肪酸甲酯(FAMEs)计算并报告RI,这是跨实验室对比的唯一“护照”。

A

Seperation Science Technology




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