前言：脂质组学属于新兴研究领域，其核心工作是生物系统中各种脂类物质的表征和定量分析。质 谱法是否能够成功检测和鉴定出给定样品中的数千种潜在脂质，将直接取决于脂质液相色谱分离的策略。 肝脏、脑、心脏组织提取物是脂质组学研究中常见的生物样品。为证明色谱对脂质组学分析 的影响，本应用简报以肝脏组织提取物为例，总结了使用反相 (RP) 和正相 (NP) 色谱分离不 同类型脂质的优势。 本研究工作采用 Agilent UHPLC 1290液相色谱系统（包括二元泵、多孔板自动进样器和柱温箱）进 行。液相色谱通过安捷伦喷射流接口与 Agilent 6540 Q-TOF 联用。采用反相和正相色谱两种 方法分离组织提取物。

• 肝脏总脂质提取物购自 Avanti Polar Lipids 公司（亚拉巴马州阿拉巴斯 特），脂质成分组成见上图

• 将冻干的脂质提取物复溶于 2:1 氯仿/ 甲醇溶液，然后用流动相 A 稀释至 200 ng/µL

• 进样量 5 µL（含 1 µg 提取物），进 行反相或

分析工作流程中数据分析的第一步是从结果 中提取分子特征，该特征由保留时间和质量 数确定。此特征将化合物的所有特定加合物 和同位素的丰度浓缩为单个化合物的丰度。 分子特征提取由 Agilent MassHunter 定性 分析软件（版本 B.07.00）通过 Agilent 分 子特征提取器 (MFE) 算法进行，脂质标注 通过 Agilent METLIN 脂质 PCDL (B.07) 和 SimLipid 软件（版本 4.20，PREMIER Biosoft 公司，加利福尼亚州帕罗奥图）进 行。METLIN 脂质 PCDL 包含 640 张通过化学标准品获得的 MS/MS 谱图。SimLipid 软件支持脂质谱图的 MS/MS 理论匹配且包 含 36,224 个脂质条目。

结果与讨论 我们采用 MFE 算法对反相色谱法分离的肝 脏脂质提取物进行分析，得到了 4,108 种提 取化合物（特征）。然后我们在 METLIN 数据库中搜索化合物，得到 1,000 余种带有 脂质标注的化合物，单次液质联用分析仅耗 时 38 分钟（图 1）。

与基于亲脂性（主要由碳链长度和双键数确 定）的反相色谱脂质分离相比，正相色谱分 离主要基于脂质头基的极性。图 3 表明正相 色谱对于偏极性的脂质和带电脂质的分离非 常高效。但会流失中性脂质（如甾醇类、二酰甘油类和三酰甘油类），因为使用这类 流动相时中性脂质不能得到色谱保留。对于 能够检测到的化合物，用户可根据已知的脂 质分类特征搜索相应的目标数据库，从而提 高脂质标注的准确度。例如，我们可以将搜索范围限制在 PE 脂质中，具体方法有：在 限定的保留时间窗口中查询洗脱化合物；仅 搜索 METLIN 脂质 PCDL 中 PE 子集下的 PE 条目或进行自定义的 SimLipid 搜索。

表 1 所示为不同数据库的搜索结果，数据 文件来自相同肝脏组织提取物在不同色谱法 和离子源条件下的分析。我们采用 MFE 算 法处理仅通过四极杆 1 获取的数据文件。 所得化合物根据 METLIN 脂质 PCDL 标 注，也可以使用 SimLipid 软件标注。为 实现高准确度的脂质标注，我们也对自动 MS/MS 数据文件进行了 MFE 算法处理， 但只有含 MS/MS 数据的化合物才能用于数 据库查询。可使用 METLIN 脂质 PCDL 通 过谱库匹配标注化合物，也可以使用仅基于 MS/MS 数据的 SimLipid 软件进行标注。

重点注意：与 METLIN PCDL（通过可靠 化学标准品获得的高质量专业谱库）标注不 同，SimLipid 标注是将 MS/MS 谱图与理 论模拟生成的 MS/MS 碎片谱图进行匹配。 以上示例表明分析人员可对色谱法进行优化 以用于不同类型脂质的分析，反相和正相液 质联用系统在脂质组学分析中具有各自的选 择性优势。反相液质联用系统的适用范围更 加全面，能够分离多种不同类型的脂质，实 现更多特征的检测和标注。另外，保留时 间具有很好的重现性，有助于色谱比对和差 异分析工作流程。正相液质联用系统的优势 在于能够根据极性脂类的特征保留行为，对 其进行更高准确度的标注。此外用户还能够 迅速通过色谱图掌握样品间脂质种类的整体 差异。

结论：本文验证了色谱法对复杂生物样品中多种类 型脂质进行全面检测和分析的能力。我们将 脂质特异 UHPLC 方法与具有宽动态检测范 围的精确质量 Q-TOF 联用，并配合使用先 进的特征查找软件进行自动化脂质数据库搜 索，实现了在单次液质联用分析中检测和标 注出 1,000 余种脂质。分析人员可对色谱方 法开发进行优化，以靶向分析不同类型的脂 质，如我们使用两种可选的液相色谱分离方 法 — 反相色谱和正相色谱对肝脏组织提取 物进行的分离所示。从脂质组学分析的角度 来看，这两种方法具有各自的选择性优势， 可使脂质检测覆盖更加深入、全面。