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文章题目为 Development of a High CoveragePseudotargeted Lipidomics Method Based on Ultra-High Performance LiquidChromatography−Mass Spectrometry，是由大连化物所许国旺老师课题组在近期发表在Analytical Chemistry上的一篇文章。 
拟靶向代谢组学是最近提出的一种方法，旨在通过这种方法来综合非靶向代谢组学和靶向代谢组学的优点，具体可以参看：pseudotargeted metabolomics 拟靶向代谢组学（点击标题查看相关内容） 
本文中，作者试图建立一种具有高检测覆盖面的拟靶向脂质组学的方法，主要步骤如下： 使用高分辨液质联用仪在全扫和DDA模式下对不同来源（细胞、脑组织、肝组织、血浆等）的生物样本进行分析，以获得尽可能宽的脂质覆盖面。 根据获得的保留时间、精确分子量以及二级碎片信息对脂质分子进行归属。没有二级碎片信息的未知的脂质分子则通过与已知的脂质分子或数据库中记录的保留时间和精确分子量进行比对来对其结构进行推测。 理论上存在但是未被检测到的脂质分子（文中成为扩展脂质分子）也被进行深入的研究。通过保留时间与已知脂质分子的酰基链的碳原子数目或者酰基链的双键数之间的关系来对扩展脂质分子的保留时间进行预测。 脂质离子对的建立包含了已知脂质分子和扩展脂质分子的母离子和子离子信息，该离子列表将用于下一步的MRM分析。
第一步是基于高分辨质谱仪的非靶向脂质分析，第四步是基于三重四极杆质谱的MRM分析，这两步都属于常规操作。该文的新颖性在于第二步和第三步，也是文章的核心部分，作者建立了一个覆盖范围较为广泛的脂质分子列表，并将其母离子和子离子信息提取用于下一步的拟靶向分析。
那接下来我们就看一下作者是如何提取脂质分子信息以及构建离子对列表的。 脂质分子信息的提取： 高分辨质谱仪完成全扫和DDA扫描后，使用LipidSearch软件对所得到的色谱图中的信息进行提取。 值得注意的是，这种以利用串联质谱信息进行脂质分子鉴定的方法可能会丢失掉一些由于强度较低或碎裂能量不合适而无法在DDA中获得碎片信息的脂质化合物。为了弥补这一缺点，作者基于本地数据库对所得到的色谱图获取脂质分子提取离子流图。正如预期，大量的脂质分子被提取出来。通过与属于同一类别的被检测到的脂质分子的保留时间和酰基碳数或者酰基碳链双键数进行比对对这些分子进行鉴定。
对脂质类化合物进行预测： 文章中使用了液相色谱-高分辨质谱仪对样本进行非靶向脂质分析，可以提供信息较为丰富的脂质信息，但是由于检测器饱和的原因，一些脂质分子，特别是那些低丰度或者共流出的脂质分子较难被检测到，但它们有理论上确实存在，因此会造成一些信息的丢失。 但是，当使用三重四极杆质谱时，由于其较高的灵敏度和选择性，这些分子时可以被选择和检测到的，因此获取到这些脂质分子（扩展脂质分子）的信息来进行MRM分析对于扩展脂质分子的检测覆盖面来说非常重要。 因此作者通过对某一特定类别的脂质分子的结构和保留时间的关系进行研究来对扩展脂质分子的信息进行预测。 具体的预测基于如下规则进行：
定义生物样本中经常被检测到的脂质化合物的酰基碳总数 单酰基链的碳数为10-26个，双键数为0-6个。
保留时间和化合物结构的关系：
上图中以PC类化合物为例，展示了化合物结构和保留时间之间的关系（保留时间和不同的碳数，保留时间与不同的双键数）。 含有相同双键数的PCs的保留时间会随着碳数的增加而线性的增加（图A）；含有相同碳数的PCs的保留时间会随着双键数的增加而线性的变小（图C）。 这一特征可以帮助我们预测和鉴定更多的脂质类化合物。
构建脂质分子离子对数据库： 总结如下： [M+H]+离子：PC, LPC, PC-O, LPC-O, PE, LPE, PE-O, SM, Cer, HexCer, and Hex2Cer [M+NH4]+离子：DG, TG, and CE [M+Na]+离子：LPE-O [M-H]-离子：FA, PG, PS, and PI m/z 184.1：PC, LPC, PC-O, LPC-O m/z 241.0：PI 具体信息可参看文章。 为了保证能够获得足够的扫描点数，在接下来的MRM分析中，作者将正离子模式下的列表分为两个独立的列表分两次检测，负离子模式下由于列表中离子对数量较少，则进样一次进行检测。 重复三次进样，作者选择至少在三次进样中检测到两次的离子，以及保留时间偏差小于0.5分钟的离子作为目标离子进行后续的分析。随后作者对方法的精密度、线性和回收率进行了评价。 最后作者将此方法应用于糖尿病患者血清脂质标记物的发现中，用以评价方法的适用性。
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