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在非靶向代谢组学研究中，一个越来越清晰的共识是：
真正的挑战，不在于“检测不到”，而在于“认不出来”。
随着高分辨质谱的发展，我们可以轻松获得海量代谢物信号。但在面对结构相似化合物时，仅依赖MS²(二级质谱)信息往往难以实现高置信度鉴定。而理论上更具结构解析能力的MS?(多级质谱)，却长期受限于数据质量与谱库覆盖，难以规模化应用。
那么，如何真正打通代谢物鉴定的“最后一公里”？
01
MS?：更丰富的信息，为什么没被充分用起来？
MS?通过对同一前体离子进行多轮碎裂，构建“谱树结构”，能够逐层揭示分子结构信息。
图 1. 线性离子阱中 MS? 碎片化实验示意图(左)及其对应的 MS?谱图(右)。MS? 通常指的是 n ≥ 3 的情况。(点击查看大图)
相比MS²：
? 提供更深层结构信息
? 更有利于区分同分异构体
? 提升复杂体系解析能力
但现实中却面临：
• 分辨率不足：传统MS?多依赖离子阱
• 谱库稀缺：高分辨MS?数据积累有限
• 成本高昂：标准品逐一采集难以规模化
?? 结果是：
MS? “能力很强”，但“用不起来”
02
一个关键突破：让已有数据“变清晰”
本研究提出了一种具应用价值的思路：
利用高分辨率MS²数据，对低分辨率MS?进行“计算升级”
图 2. (a) 使用不同的碎片化方法和质谱分析器组合，在 NIST20 中采集了三种类型的谱图。(b) 鉴定了 NIST20 中每种类型谱图所代表的独特前体离子。27159 个前体离子同时出现在 LR-RES-MS? 和 HR-BEAM-MS² 谱图中(虚线轮廓)。(c) 为了利用这些重叠数据，研究者提出了一种峰分辨率转换方法，该方法将 LR-RES-MS? 谱图的信息与同一前体离子的 HR-BEAM-MS² 谱图的信息相结合，生成转换后的 MS? 谱图。(d) 在该方法中，利用 HR-BEAM-MS² 谱图上的高分辨率 m/z 值，将 LR-RES-MS? 峰转换为高分辨率峰。 (e)在本研究中，首先检验了该方法的基本假设，使用 NIST20 中已有 HR-RES-MS? 光谱的 1404 个前体离子子集验证了该方法，然后将该方法应用于 27159 个符合转换条件的前体离子子集。(点击查看大图)
其核心逻辑：
同一前体离子通常同时具备：
• 高分辨MS²数据(Orbitrap)
• 低分辨MS?数据(离子阱)
通过峰匹配：
• 用MS²中的高精度m/z
• 替换MS?中的低精度峰
?? 最终得到：
高分辨率MS?谱树
03
为什么这件事，离不开Orbitrap平台？
这项方法之所以成立，背后正是赛默飞平台的核心优势：
? Orbitrap高分辨检测
• ppm级质量精度
• 高分辨率
?? 提供“看得准”的MS²数据
? 线性离子阱（LIT）多级碎裂
• 支持高效MS?
?? 提供“拆得细”的结构信息
? Tribrid架构协同
同时具备高分辨质量分析器 Orbitrap 和线性离子阱质量分析器(如Orbitrap Eclipse)
?? 实现：
“既能拆得细，又能看得清”
04
方法验证：不仅可行，而且效果明显
研究结果表明：
• >94% MS?信号强度可在MS²中找到对应峰
• 约97%信号成功完成高分辨转换
• 转换后谱图与真实高分辨MS?：
• 相似度中位数达 0.99
?? 说明：
无需额外实验，即可获得接近真实高分辨MS?的数据质量
05
谱库能力跃升：从“稀缺”到“规模化”
图 3. (a) 各 LR-RES-MS? 谱图树中由 LR 转换为 HR 的信号强度百分比分布。(b) 在 NIST20 中，高分辨率 MS? 光谱所代表的化合物和前体离子的计数，分别在转换 LR-RES-MS? 峰分辨率之前(浅绿色区域)和之后(浅绿色区域加深绿色区域)进行统计。面积与计数成正比。(点击查看大图)
基于该方法：
• 化合物覆盖数：1081 → 9637
• 前体离子数：2057 → 19386
??近10倍扩展
更重要的是：
? 不增加实验成本
? 不依赖额外标准品
? 可直接基于已有数据实现
06
对代谢组学意味着什么？
01 鉴定更“准”
• 分子式候选减少约98%
• 从“多个可能”变为“唯一答案”
02 数据更“值钱”
• 历史数据可重新挖掘
• 实验投资回报率显著提升
03 MS?真正走向实用
• 从“小众高级技术”
• 走向“常规鉴定工具”
07
构建完整解决方案：从采集到鉴定
(点击查看大图)
结合赛默飞整体平台，可实现代谢组学完整闭环：
? 分离系统
Vanquish™ UHPLC / Neo nanoUHPLC
提升复杂样品分离能力
? 质谱平台
Orbitrap Exploris™ / Eclipse™
提供高分辨MS² + MS?能力
? 数据与谱库
mzCloud / Compound Discoverer
?? 实现：
从数据获取 → 结构解析 → 高置信度鉴定
结 语
代谢组学正在从“测得更多”迈向“认得更准”。
MS?提供了更深层结构信息，而Orbitrap平台提供了高质量数据基础。通过数据融合策略，这些信息被真正激活，实现从“数据可用”到“结果可信”的跨越。
当高分辨质谱能力与数据智能融合，代谢物鉴定的“最后一公里”正在被重新定义。
未来，随着高分辨MS?数据不断积累与应用深化，我们有理由期待：
?? 更高置信度的代谢物鉴定
?? 更深入的生物学机制解析
?? 更广泛的临床与产业应用落地
参考文献：
1.Lieng, B. Y.; Quaile, A. T.; Domingo-Almenara, X.; Röst, H. L.; Montenegro-Burke, J. R. Computational Expansion of High-Resolution-MSn Spectral Libraries. Analytical Chemistry, 2023, 95, 17284–17291.
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