代謝組學研究常面臨一個核心挑戰：如何兼顧非靶的廣度與靶向的準度？廣泛靶向代謝組（widely-targeted metabolomics）正是兼具兩者優勢的技術方案，它將非靶向代謝組的“廣泛性”和靶向代謝組的“準確性”相結合，可一次性完成對生物樣本中上千種代謝物的定性定量，為復雜樣品的檢測提供了更高效的方法。
PRM技術在靶向代謝組中的崛起
在代謝組學研究中，多重反應監測（Multiple Reaction Monitoring，MRM）一直被視作靶向定量分析的“金標準”。該技術基于三重四極桿（Triple Quadrupole, QqQ），通過預設母離子與特定的子離子進行信號采集，展現出極高的檢測靈敏度與良好的重復性，已成為靶向代謝物定量的核心手段。
平行反應監測（Parallel Reaction Monitoring, PRM）的引入，為靶向代謝分析帶來了新的思路。該技術在選定母離子后，同時采集所有碎片離子信息，這使得每個代謝物通常能匹配至少2個及以上的碎片離子，實現同步定性定量。在復雜樣本中，PRM模式可有效減少信號干擾、提升數據的可信度，使靶向檢測既“準”又“穩”，非常適合復雜基質樣本的代謝研究。
圖1. 兩種采集模式示意圖
注：（上圖）為PRM技術原理示意圖，（下圖）為MRM技術原理示意圖。圖中大圈代表母離子，小圈代表子離子。
那么，PRM采集模式在實際研究中究竟能帶來怎樣的提升？以下兩個案例將從植物激素檢測與藥物定量分析兩方面，展示PRM在復雜樣本中的出色表現。
案例一：PRM提升植物激素檢測的靈敏度
細胞分裂素是一類結構高度相似、在植物體內以痕量存在的關鍵激素，傳統基于三重四極桿的MRM方法在區分其結構類似物時存在明顯局限性。為解決這一技術瓶頸，Kisiala等人基于UHPLC-Q-Exactive Orbitrap質譜平臺，建立了定量PRM分析方法，成功實現了32種細胞分裂素在多種生物樣本（包括擬南芥、大豆、褐藻及大腸桿菌）中的精準定性與定量。該方法在多項關鍵性能指標上表現優異（表1）。在靈敏度方面，大多數細胞分裂素的檢出限低于10 pg/mL，整體檢測能力達飛摩爾級別，優于以往MRM方法的檢測水平；其中異戊烯基腺嘌呤（iP）的靈敏度最為突出，其檢出限為1.0 pg/mL（0.1 fmol），定量限為3.2 pg/mL（0.4 fmol）。在方法穩定性方面，日內與日間精密度的RSD分別介于0.57%–8.69%與0.72%–11.33%之間，所有RSD值均低于15%，證實了方法具備優異的分析重復性。該研究首次在Orbitrap質譜平臺上建立了針對32種細胞分裂素的PRM檢測方法，凸顯了PRM技術在復雜基質痕量分析中高精密度、高靈敏度的定量優勢，為植物激素研究的精準檢測提供了可靠的技術平臺。
表1. 細胞分裂素PRM定量分析的決定系數（R²）、檢出限（LOD）、定量限（LOQ）與精密度
案例二：PRM在復雜基質中展現更高準確性與抗干擾性
Chernonosov等人在藥物研究中，基于UHPLC-Q-Orbitrap MS/MS平臺對PRM與MRM兩種采集模式進行了直接比較。對同批人血漿樣本中Tecovirimat (ST-246) 的平行檢測結果顯示：PRM與MRM方法所測定濃度平均比值為1.24（即PRM結果平均高出約24%）（圖2），研究人員推測，這種原因是由于應用不同的質譜技術引起的。此外，他們認為血漿基質中也可能存在的干擾物質，這些干擾物與ST-246的質荷比相似，在分辨率有限的MRM方法下難以被完全區分，而PRM技術能夠有效識別并排除此類基質干擾。該研究證實，PRM在復雜基質中具備更優的抗干擾能力與檢測準確性，能夠更有效地降低背景噪聲。
圖2. PRM與MRM方法所測定濃度比值
注：黑色實線表示1.24的平均比值，虛線代表95%置信區間范圍。
通過上述兩項研究可以看到，PRM不僅在靈敏度與分辨率上顯著優于傳統MRM，更能在復雜生物樣本中保持高準確性。逐漸成為代謝組學檢測分析的重要技術手段，為植物、動物及醫學研究提供更精準、更高效的檢測。
PRM精準植物廣靶：植物樣本專屬方案
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適用樣品：根、莖、葉、花、種子、芽、果實及植物分泌液等多類型植物樣品。
產品亮點：
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檢出能力強
實測樣本平均檢出物質高達5600+，實現高檢出；
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可自由定制
7大類別自由組合，可根據實驗設計，自由度更高；
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定性更可靠
2個及以上離子對匹配定性，數據采集更精準；
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數據庫更大
百趣生物自建14.8w+本地數據庫，其中有11.4w+植物次級代謝物。
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參考文獻：
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Zhou, J.; Yin, Y. Strategies for large-scale targeted metabolomics quantification by liquid chromatography-mass spectrometry. Analyst 2016, 141, 6362–6373. https://doi.org/10.1039/C6AN01753C
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Kisiala, A.; Kambhampati, S.; Stock, N. L.; Aoki, M.; Emery, R. J. N. Quantification of Cytokinins Using High-Resolution Accurate-Mass Orbitrap Mass Spectrometry and Parallel Reaction Monitoring (PRM). Analytical Chemistry 2019, 91 (23), 15049–15056. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.9b03728
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Chernonosov, A. A.; Oleinik, G. A.; Koval, V. V. Application of Parallel Reaction Monitoring to the Development and Validation of a Quantitative Assay for ST?246 in Human Plasma. International Journal of Molecular Sciences 2022, 23 (14), 8021. https://doi.org/10.3390/ijms23148021