代謝組學是一個高度跨學科的領域，它系統地研究了一個或多個生物系統（即細胞、組織、器官、生物流體或生物體）中的代謝物譜。作為系統生物學的方法的一部分，代謝組學可以提高我們對復雜細胞途徑和生物機制的理解。氣相或液相色譜聯用質譜(GC-MS或LC-MS)和核磁共振(NMR)光譜是科學研究中最常用的代謝分析平臺。其中，氣相色譜-質譜（GC-MS）由于其具有穩健性、優異的分離能力、選擇性、靈敏度和再現性等優勢，被廣泛應用在植物、醫學、食品、環境、天然產物化學和藥物發現等領域。

GC-MS技術主要特點

GC-MS除了上述提到的檢測優勢外，還有一些特色，比如：

衍生化

與LC-MS不同，GC-MS一般需要將代謝提取物衍生為揮發性和熱穩定的衍生物，操作相對繁瑣，但是也避免了LC-MS檢測常見問題如基質效應和共洗脫化合物的離子抑制，從而實現了更高的色譜分辨率。

離子源

GC–MS中使用的兩種主要電離形式是電子轟擊電離（EI）和化學電離（CI）。目前，基于GC-MS的代謝組學研究中絕大多數都使用EI源，主要是基于EI的GC–MS有成熟完善的質譜數據庫，從而使其成為較好方法。

檢測物質范圍

GC–MS主要用于分離和鑒定低分子量（約50–600 Da）和揮發性化合物。對于極性、不耐熱、非揮發性代謝物的檢測，需要在分析之前進行化學衍生。

數據庫

具有成熟商業化的公共數據庫NIST和Fiehn數據庫。

GC-MS實驗流程主要包括樣本前處理、質譜檢測、數據處理和分析等步驟。

樣本前處理

任何獲得的代謝組學數據集的質量都會受到樣本制備方法的高度影響。由于代謝組非常復雜，含有數千種在化學多樣性、極性、分子量、濃度方面高度可變的代謝產物，因此通常需要進行預濃縮步驟比如固相萃?。⊿PE）、固相微萃?。⊿PME）、液-液萃取等步驟。應用化學試劑（溶劑）裂解細胞以提取細胞內代謝物是代謝組學研究中流行的方法之一，在選擇溶劑和提取條件時，應考慮分析的細胞類型和感興趣的代謝物類別。

揮發性代謝物

揮發性代謝物在性質上極其多樣化，普遍存在于包括植物，動物和微生物在內的不同類型的樣品中。例如，許多植物在生長發育過程中釋放不同類型的揮發性代謝物，作為抵御害蟲的防御機制，也作為傳粉媒介的引誘劑。雖然揮發性代謝物也是不同食品和飲料產品的風味和香氣的重要組成部分，但它們也有可能成為人類呼吸中許多疾病(如肺癌等)的候選生物標志物。目前，已有大量的研究采用GC-MS技術來檢測揮發性代謝物。在揮發性代謝物研究中，多以頂空固相微萃取（HS-SPME）的方式進行樣本前處理，對目標物進行萃取和富集，以達到分離和提純的目的。

非揮發性代謝物(衍生化方法)

基于GC–MS的代謝組學檢測的先決條件是極性化合物的衍生化，以降低分析物的極性并增加熱穩定性和揮發性。羧酸（-COOH）、醇（-OH）、胺（-NH2）和硫醇（-SH）等物質中的分子官能團中的活性氫可以通過烷基化、?；蚣譍UI烷基化衍生。三甲基GUI烷化（TMS）試劑通常是使用最多的衍生化試劑，因為它們對化合物類別的全面覆蓋和相對易用性，其中（MSTFA）和N，O-雙（三甲基甲GUI烷基）乙酰胺（BSA）被認為是具有廣泛應用范圍的通用試劑，并且具有相當的GUI烷化能力。目前N，O-雙（三甲基甲GUI烷基）（BSTFA）在代謝組學研究中越來越受歡迎，并且與其他常用的甲GUI烷基化試劑（如BSA、MSA和MSTFA）相比，其產生的副產物更少 。在某些情況下，三甲基硅氯GUI烷(TMCS)以1%或10%的濃度作為催化劑加入到GUI烷化反應中。此時，TMCS被用來提高MSTFA和BSTFA的反應活性(即增加TMS供體的潛力)，并有助于仲醇和胺的衍生化。此外，吡啶作為一種無水溶劑，經常用于制備代謝提取物進行GC分析，因為它可以作為酸清除劑，加速衍生化反應，而不需要長時間提高衍生化溫度。在衍生化過程中一般采用兩步法，先使用甲氧胺鹽衍生，保護酮酸和糖的羰基部分，再進行甲GUI烷化衍生。

GC–MS分析

質量分析器是質譜儀的重要組成部分，通過測量帶電離子形式存在的分子的質荷比（m/z），從而區分不同的質量峰。GC-MS應用中最常用的質量分析器是飛行時間（TOF）和四極桿，前者具有高質量分辨率、高質量精度和非?？斓膾呙杷俣龋馕龈嚯x子，主要用于非靶向檢測，并擴大GC–MS代謝組學應用范圍；后者具有高靈敏度和良好的動態范圍等優勢，用于關注物質的靶向檢測。

多維色譜(氣體或液體)涉及耦合兩個色譜柱，具有正交的保留機制(例如極性和非極性)，并在兩個色譜柱上運行樣品。多維氣相色譜(MDGC)是最常用的2DGC方法，其中只有從第一柱(維度)中選擇的部分洗脫液被轉移到第二柱。相比之下，全二維氣相色譜法(GC × GC)涉及將來自主柱的洗脫液的每個部分都轉移到次級柱，在到達檢測器之前，它經過進一步的分離步驟。然后，每種方法的結果數據都可以繪制在2D或3D空間中。該系統的總峰值容量在理論上是每個維度的峰值容量和由此產生的分離空間的乘積，通常遠遠超過標準1D系統的峰值容量，并增加了儀器動態范圍。

數據處理和分析

原始數據使用分析軟件如ChromaTOF進行基線去噪和平滑、峰提取、解卷積、峰對齊等處理。通過與數據庫中代謝物的保留指數和碎片離子譜圖匹配進行化合物鑒定，接下來對數據進行一系列的數據預處理步驟，然后才能進行有意義的統計分析，如缺失值的補充，歸一化處理等。進行數據統計分析時，包括單變量統計分析、多維統計分析、差異代謝物篩選、差異代謝物相關性分析、KEGG通路分析等內容進一步挖掘潛在的差異和機制。

參考文獻：doi: 10.1007/s11306-018-1449-2

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