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一針雙極,正負兼顧 | Orbitrap質(zhì)譜單細胞代謝組學全景解決方案

來源:賽默飛色譜與質(zhì)譜中國 更新時間:2026-03-30 17:15:33 閱讀量:49
導讀:Orbitrap實現(xiàn)一針正負切換單細胞非靶向代謝組學

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Orbitrap Exploris 240“力挑”單細胞脂質(zhì)分析難題——揭秘輻射對癌細胞的隱藏影響)

圖4. 單細胞脂質(zhì)組學解決方案

圖5. 單細胞脂質(zhì)組學正負切換性能和PANC-1 Cell鑒定深度(點擊查看大圖)




03

流式質(zhì)譜助力單細胞代謝組學邁入高通量時代

將流式細胞技術與質(zhì)譜相結合,可以實現(xiàn)在線單細胞分選分析。2019年,清華大學張新榮研究團隊提出了免標記的CyESI-MS技術[9]:使用鞘流液在線萃取位于毛細管內(nèi)的細胞懸液,直接進入Orbitrap MS實現(xiàn)非標記單細胞代謝組學分析。通過細胞濃度控制、流式分選和“脈沖信號”識別處理單細胞事件,配合Q-Exactive Orbitrap 質(zhì)譜最高實現(xiàn)38 cells/min的高通量檢測,鑒定深度可達200~300個代謝物(正負模式)。2026年,來自中國計量科學院和中國計量大學的研究團隊開發(fā)了一種高通量無標記活細胞質(zhì)譜方法(high-throughput and label-free viability informed single-cell mass spectrometry , ViSCMS),可以同時測定細胞代謝譜和存活狀態(tài),并成功應用于結直腸癌亞型分類[10] (圖6)。北京大學白玉教授研究團隊實現(xiàn)了單細胞層面的含時動態(tài)代謝流分析技術(圖7)。他們以MDA-MB-231細胞為模型,分別用[U-13C]-葡萄糖和[U-13C]-谷氨酰胺標記培養(yǎng),最終發(fā)現(xiàn)包括天冬氨酸代謝、Krebs循環(huán)、嘌呤代謝等多條代謝通路被標記;并利用該技術發(fā)現(xiàn)腫瘤相關巨噬細胞在氧化磷酸化、Krebs循環(huán)等通路活性發(fā)生顯著升高 [11]。

圖6. 基于流式細胞質(zhì)譜的單細胞分析平臺

(點擊查看大圖)

圖7. 動態(tài)單細胞分析平臺

(點擊查看大圖)

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04

質(zhì)譜成像,從空間到單細胞代謝組學

在組織層面上進行單細胞研究更有助于了解細胞在微環(huán)境中的異質(zhì)性。上述單細胞分析方法無法同時獲得細胞的空間信息,單細胞尺度的質(zhì)譜成像(Mass Imaging, MSI)技術是解決上述問題的最佳利器之一。2025年歐洲分子生物學實驗室Theodore Alexandrov團隊在Cell雜志上開發(fā)了開發(fā)了HT SpaceM技術,結合AP-SMALDI5 AF & Q-Exactive Plus Orbitrap質(zhì)譜成像技術,為單細胞小分子代謝物分析提供了革命性工具(圖8)。該技術不僅克服了傳統(tǒng)MSI中只能看清磷脂分子的局限性,實現(xiàn)了穩(wěn)定檢測氨基酸、核苷酸、有機酸等代謝物;還開發(fā)了將MSI和顯微成像幾何配準,通過反卷積算法將像素點還原為單細胞信息 [12]。(詳細信息請參閱:AP-SMALDI Orbitrap質(zhì)譜成像系統(tǒng)助力打造革命性單細胞代謝組學平臺)

圖8. 質(zhì)譜成像單細胞代謝組學HT SpaceM 技術

(點擊查看大圖)






結語

單細胞代謝組學的發(fā)展,正在從“測得更多”邁向“理解更深”。當代謝與脂質(zhì)層面的信息被納入單細胞解析框架,我們開始架起連接基因調(diào)控、蛋白表達與細胞功能表型之間的重要橋梁;我們開始能夠回答更多關于細胞異質(zhì)性、代謝重編程與功能狀態(tài)轉(zhuǎn)換的問題…

賽默飛在單細胞代謝組學方案展現(xiàn)了不同技術體系之間的協(xié)同性,Vanquish Neo nanoUHPLC 提供的脂質(zhì)深度覆蓋;高分辨、高質(zhì)量精度、快速正負離子極性切換 Orbitrap 平臺帶來的數(shù)據(jù)完整性、鑒定準確性和穩(wěn)定性保障,共同構成了單細胞代謝和脂質(zhì)組學各種創(chuàng)新平臺的“新基建”。在單細胞時代的下一個十年,我們期待與更多科研同行一起,在單細胞分子層面拓寬新的研究邊界。

參考文獻:

1. Xiaoyun Gong, Yaoyao Zhao, Shaoqing Cai,et al. Single Cell Analysis with Probe ESI-Mass Spectrometry: Detection of Metabolites at Cellular and Subcellular Levels. Anal. Chem. 2014, 86, 3809?3816.

2. Zhenwei Wei, Xingchuang Xiong, Chengan Guo, et al. Pulsed Direct Current Electrospray: Enabling Systematic Analysis of Small Volume Sample by Boosting Sample Economy. Anal. Chem. 2015, 87, 11242?11248.

3. Xiao-Chao Zhang, Qingce Zang, Hansen Zhao, et al. Combination of Droplet Extraction and Pico-ESI-MS Allows the Identification of Metabolites from Single Cancer Cells. Anal. Chem. 2018, 90, 9897?9903

4. Jiaxin Feng, Xiaochao Zhang, Liang Huang, et al. Quantitation of Glucose-phosphate in Single Cells by Microwell-

Based Nanoliter Droplet Microextraction and Mass Spectrometry. Anal. Chem. 2019, 91, 5613?5620.

5. Hongying Zhu, Ning Wang, Lei Yao, et al. Moderate UV Exposure Enhances Learning and Memory by Promoting a Novel Glutamate Biosynthetic Pathway in the Brain. Cell 173, 1716–1727.

6.  胡慶宇, 伍劍鴻, 李暢孝等, SinCell-100聯(lián)合Orbitrap Exploris 240 質(zhì)譜儀實現(xiàn)單細胞代謝組學分析.AN_26001_LSMS, Thermo Fisher Scientific, Inc.

7. Rahul Deshpande, Johanna Gerichten, Kyle Saunders, et al. Deciphering spatial variation in lipid profiles of X-Ray irradiated cells using nanoflow LC coupled to an Orbitrap Exploris 240 MS. PO004336.Thermo Fisher Scientific, Inc.

8.  Kyle D. G. Saunders, Johanna von Gerichten, Rahul Deshpande et al. Single-Cell Lipidomics by LC-MS Interlaboratory Study Reveals the Impact of X-ray Irradiation on a Pancreatic Cancer Cell Line and Its Bystanders. Anal. Chem. 2025, 97, 13532?13541.

9. Huan Yao, Hansen Zhao, Xu Zhao, et al. Label-free Mass Cytometry for Unveiling Cellular Metabolic

Heterogeneity. Anal. Chem. 2019, 91, 9777?9783.

10. Simin Cheng, Danni Wu, Xinxin Wang, et al. Viability-Informed Single-Cell Mass Spectrometry for More

Comprehensive Metabolic Analysis. Anal. Chem. 2026, 98, 4213?4221.

11. Jeany Delafiori, Mohammed Shahraz, Andreas Eisenbarth HT SpaceM: A high-throughput and reproducible method for small-molecule single-cell metabolomics. Cell 2025, 188, 6028–6043


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