一文Get GC-MS技术小细节

2023-05-25 10:34:42, APT-MKT 上海中科新生命生物科技有限公司

代谢组学是一个高度跨学科的领域，它系统地研究了一个或多个生物系统（即细胞、组织、器官、生物流体或生物体）中的代谢物谱。作为系统生物学的方法的一部分，代谢组学可以提高我们对复杂细胞途径和生物机制的理解。气相或液相色谱联用质谱(GC-MS或LC-MS)和核磁共振(NMR)光谱是科学研究中最常用的代谢分析平台。其中，气相色谱-质谱（GC-MS）由于其具有稳健性、优异的分离能力、选择性、灵敏度和再现性等优势，被广泛应用在植物、医学、食品、环境、天然产物化学和药物发现等领域。

GC-MS技术主要特点

GC-MS除了上述提到的检测优势外，还有一些特色，比如：

衍生化

与LC-MS不同，GC-MS一般需要将代谢提取物衍生为挥发性和热稳定的衍生物，操作相对繁琐，但是也避免了LC-MS检测常见问题如基质效应和共洗脱化合物的离子抑制，从而实现了更高的色谱分辨率。

离子源

GC–MS中使用的两种主要电离形式是电子轰击电离（EI）和化学电离（CI）。目前，基于GC-MS的代谢组学研究中绝大多数都使用EI源，主要是基于EI的GC–MS有成熟完善的质谱数据库，从而使其成为首选方法。

检测物质范围

GC–MS主要用于分离和鉴定低分子量（约50–600 Da）和挥发性化合物。对于极性、不耐热、非挥发性代谢物的检测，需要在分析之前进行化学衍生。

数据库

具有成熟商业化的公共数据库NIST和Fiehn数据库。

GC-MS实验流程主要包括样本前处理、质谱检测、数据处理和分析等步骤。

样本前处理

任何获得的代谢组学数据集的质量都会受到样本制备方法的高度影响。由于代谢组非常复杂，含有数千种在化学多样性、极性、分子量、浓度方面高度可变的代谢产物，因此通常需要进行预浓缩步骤比如固相萃取（SPE）、固相微萃取（SPME）、液-液萃取等步骤。应用化学试剂（溶剂）裂解细胞以提取细胞内代谢物是代谢组学研究中最流行的方法之一，在选择溶剂和提取条件时，应考虑分析的细胞类型和感兴趣的代谢物类别。

挥发性代谢物

挥发性代谢物在性质上极其多样化，普遍存在于包括植物，动物和微生物在内的不同类型的样品中。例如，许多植物在生长发育过程中释放不同类型的挥发性代谢物，作为抵御害虫的防御机制，也作为传粉媒介的引诱剂。虽然挥发性代谢物也是不同食品和饮料产品的风味和香气的重要组成部分，但它们也有可能成为人类呼吸中许多疾病(如肺癌等)的候选生物标志物。目前，已有大量的研究采用GC-MS技术来检测挥发性代谢物。在挥发性代谢物研究中，多以顶空固相微萃取（HS-SPME）的方式进行样本前处理，对目标物进行萃取和富集，以达到分离和提纯的目的。

非挥发性代谢物(衍生化方法)

基于GC–MS的代谢组学检测的先决条件是极性化合物的衍生化，以降低分析物的极性并增加热稳定性和挥发性。羧酸（-COOH）、醇（-OH）、胺（-NH2）和硫醇（-SH）等物质中的分子官能团中的活性氢可以通过烷基化、酰化或甲硅烷基化衍生。三甲基硅烷化（TMS）试剂通常是使用最多的衍生化试剂，因为它们对化合物类别的全面覆盖和相对易用性，其中N-甲基三甲基甲硅烷基三氟乙酰胺（MSTFA）和N，O-双（三甲基甲硅烷基）乙酰胺（BSA）被认为是具有广泛应用范围的通用试剂，并且具有相当的硅烷化能力。目前N，O-双（三甲基甲硅烷基）三氟乙酰胺（BSTFA）在代谢组学研究中越来越受欢迎，并且与其他常用的甲硅烷基化试剂（如BSA、MSA和MSTFA）相比，其产生的副产物更少。在某些情况下，三甲基硅氯硅烷(TMCS)以1%或10%的浓度作为催化剂加入到硅烷化反应中。此时，TMCS被用来提高MSTFA和BSTFA的反应活性(即增加TMS供体的潜力)，并有助于仲醇和胺的衍生化。此外，吡啶作为一种无水溶剂，经常用于制备代谢提取物进行GC分析，因为它可以作为酸清除剂，加速衍生化反应，而不需要长时间提高衍生化温度。在衍生化过程中一般采用两步法，先使用甲氧胺盐衍生，保护酮酸和糖的羰基部分，再进行甲硅烷化衍生。

GC–MS分析

质量分析器是质谱仪的重要组成部分，通过测量带电离子形式存在的分子的质荷比（m/z），从而区分不同的质量峰。GC-MS应用中最常用的质量分析器是飞行时间（TOF）和四极杆，前者具有高质量分辨率、高质量精度和非常快的扫描速度，解析更多离子，主要用于非靶向检测，并扩大GC–MS代谢组学应用范围；后者具有高灵敏度和良好的动态范围等优势，用于关注物质的靶向检测。

多维色谱(气体或液体)涉及耦合两个色谱柱，具有正交的保留机制(例如极性和非极性)，并在两个色谱柱上运行样品。多维气相色谱(MDGC)是最常用的2DGC方法，其中只有从第一柱(维度)中选择的部分洗脱液被转移到第二柱。相比之下，全二维气相色谱法(GC × GC)涉及将来自主柱的洗脱液的每个部分都转移到次级柱，在到达检测器之前，它经过进一步的分离步骤。然后，每种方法的结果数据都可以绘制在2D或3D空间中。该系统的总峰值容量在理论上是每个维度的峰值容量和由此产生的分离空间的乘积，通常远远超过标准1D系统的峰值容量，并增加了仪器动态范围。

数据处理和分析

原始数据使用分析软件如ChromaTOF进行基线去噪和平滑、峰提取、解卷积、峰对齐等处理。通过与数据库中代谢物的保留指数和碎片离子谱图匹配进行化合物鉴定，接下来对数据进行一系列的数据预处理步骤，然后才能进行有意义的统计分析，如缺失值的补充，归一化处理等。进行数据统计分析时，包括单变量统计分析、多维统计分析、差异代谢物筛选、差异代谢物相关性分析、KEGG通路分析等内容进一步挖掘潜在的差异和机制。

参考文献：doi: 10.1007/s11306-018-1449-2