近日，中国科学院大连化学研究所高分辨分离分析与代谢组学徐国旺研究员团队在代谢组学深度覆盖分析技术研究方面取得了新进展，相关工作在Analytical Chemistry三篇研究论文连续发表在《分析化学》杂志上。
代谢组学是研究表格的重要工具，但现有技术在代谢组数据采集质量和数据分析方面仍存在很大瓶颈，限制了代谢组技术的大规模应用。代谢组学技术的发展方向是开发代谢组高覆盖定量检测和识别技术。针对上述瓶颈问题，研究小组通过开发拟靶向代谢组学方法、代谢物结构质谱特征规律、结合结构色谱保留规律，进行系统深入研究，提高代谢组分析的覆盖率，开发代谢物数据库，提高代谢物的批量结构识别能力。
研究小组建立了一种新的高覆盖性靶向脂质组学分析方法，覆盖19种脂质，3377种脂质离子对，覆盖7000多种脂质分子结构。该方法具有良好的线性、重复性、较低的检测线、较高的覆盖率和更好的数据质量，特别适用于大规模脂质组学分析（Anal Chem.）。
该研究小组还建立了用于酰基肉碱分析的液相色谱-高分辨率质谱法（LC-HRMS），建立了一个包含758种酰基肉碱的数据库，是迄今为止最大的酰基肉碱数据库。基于LC-HRMS方法的深度覆盖分析新策略，数百种酰基肉碱可以在临床样品中一次性检测到（Anal Chem.）。
研究团队开发了一套针对数据采集、数据校正、定性算法、仪器间差异等问题的综合代谢物标准数据库建设策略和方法，提出了系统解决方案，并开发了代谢物定性数据库软件(Anal Chem.)。
提出上述新的代谢组学习方法，对提高代谢组分析的覆盖率和规模鉴定有很大的促进作用。
