基于数据非依赖型采集（DIA）质谱技术的代谢组学方法学和化学信息学的研究

The development of metabolomics has largely facilitated researches related to human health and diseases in the field of biology and medicine. Metabolites produced during biological activities features large numbers and wide concentration ranges. Currently, data dependent acquisition (DDA) mass spectrometry technique based metabolomics methods have many issues such as poor quantitation and data quality, low efficiency on data acquisition, presenting a challenge to metabolomics studies. Here,we plan to develop metabolomics methods using data independent acquisition (DIA) mass spectrometry technique. DIA technique could simultaneously acquire all parent ions and their fragment ions in the whole mass detection range with high-efficiency and high-quality. In addition, we also aim to develop cheminfomatics methods to extract and reconstruct parent ion/fragment ion pairs from multiplexed MS/MS spectra according to the metabolite spectral database, and use the ion pairs for metabolite quantitation and structure identification. The project aims to establish a metabolite-centric workflow towards automated data processing from data acquisition to metabolite quantitation and structure identification, to improve both of the quantitative (such as sensitivity and reproducibility) and qualitative (such as number of identified metabolites) capabilities on the analysis of complex biological samples, and to ultimately facilitate the application of metabolomics in many human health and diseases related researches.

代谢组学的发展极大地促进了诸多与人类健康和疾病相关的生物医学研究。生命过程产生的代谢物数目众多、浓度分布范围广，目前基于数据依赖型采集（DDA）质谱技术的代谢组学方法存在定量能力弱、数据采集质量和效率偏低的问题，大量代谢峰不能解析化学结构，难以适应复杂生物体系的研究要求，成为代谢组学研究的瓶颈。本项目拟发展基于数据非依赖型采集（DIA）质谱技术的代谢组学方法，在一次实验中获取整个质量扫描范围内的所有母离子及全部碎片离子信息，实现高效率、高质量的全谱图数据采集。同时发展化学信息学方法，依托代谢物谱图库从多重质谱数据中提取和构建代谢物母离子/子离子对，用于代谢物定量分析和化学结构鉴定。以此建立以代谢物为中心的数据处理流程，实现从质谱数据采集到代谢物定量分析和结构鉴定的自动化处理，提高对于复杂样品的定量(如灵敏度和重现性等)和定性（如鉴定代谢物的数目等）分析能力，促进其在生物医学研究中的应用。

生命体系的高度复杂性使得生命过程产生的代谢产物具有数目众多、结构复杂多样等特点。发展适应复杂生物体系代谢组分析的方法和理论，特别是提高代谢物检测的准确度、效率和覆盖率是当前代谢组学研究的关键科学问题之一。通过本项目，我们建立了基于数据非依赖型采集（DIA）质谱技术的代谢组学和脂质组学研究新方法和新技术，特别关注了相应的化学信息学数据处理方法和软件的开发，具体包括:（1）基于目标代谢物数据库的靶向数据分析方法MetDIA；（2）利用去卷积算法重构母离子/子离子对关系的非靶向数据分析方法DecoMetDIA；（3）基于SWATH技术的高覆盖靶向代谢组学方法SWATHtoMRM；（4）代谢物鉴定新方法MetDNA；（5）基于离子淌度分离和DIA质谱技术的脂质组学方法LipidIMMS等。通过这个项目，我们系统性、完整地建立一个从DIA 数据采集到代谢物定性、定量分析的代谢组学和脂质组学研究方法体系，同时在临床样本（比如结直肠癌样本）和复杂生物样本（如老鼠脑组织）中检验了相关方法的的分析能力，有效地催进了促进代谢组学方法在生命医学研究中的应用。该项目共计发表基金第一标注论文15篇，其中包含Nature Communications 1篇、Analytical Chemistry 6篇、Bioinformatics 3篇等。同时依托该项目的研究成果申请并获批软件著作权5项，包括MetDIA、DecoMetDIA、SWATHtoMRM、MetDNA和LipidIMMS。