代谢组学分析中QC样本的制备与分析方法详解

代谢组学分析中QC样本的制备与分析方法详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_40932679/article/details/117911722

在代谢组学分析中，QC（Quality Control）样本的制备与分析是确保数据质量和实验可重复性的关键步骤。本文将详细介绍QC样本的制备方法以及四种常用的方法学考察方式，帮助研究人员更好地理解和应用QC样本。

QC样本的制备

在进行代谢组学分析时，QC样本的制备至关重要。具体步骤如下：

1. 混合相同体积的所有待检测样本：将所有待检测样本按照相同体积进行混合。
2. 按照与待测样本相同的前处理方法处理QC样本：确保QC样本的处理方式与实际样本完全一致。
3. 进样进行LC-MS分析：将处理后的QC样本进行液相色谱-质谱联用（LC-MS）分析。

在样本检测时，通常在检测最开始运行几次QC样本，之后根据样本量的大小，在每检测几个样本之后再次检测一次QC样本。这种做法有助于监控整个实验过程中的仪器稳定性和数据质量。

方法学考察

为了评估分析方法的稳定性和重复性，通常采用以下四种方法：

方法一：基于总离子流图的考察

最早使用的一种方法，从QC样本的总离子流图中选择具有代表性的离子峰（覆盖不同的保留时间，不同的强度）。在对QC样本进行重复检测之后，计算这些离子的保留时间以及峰面积的相对标准偏差（RSD），用以考察分析方法的稳定性以及重复性。

方法二：基于原始数据的统计分析

所有样品检测完之后，收集所有的QC样本的原始数据进行数据预处理，包括（峰提取，排列，归一化等），经过数据过滤（80%规则）之后，计算剩下的峰的峰面积的RSD值。通常如果在一个样本中有超过70%的化合物的RSD值小于等于30%，则证明该方法有良好的稳定性以及重复性，所得到的数据可靠（也有不同的评价标准，比如要求LC-MS数据小于20%，GC-MS数据小于30%等）。

方法三：PCA分析

原始数据经过数据预处理之后，将所有样本（包括QC样本）进行PCA分析，在得分图中观察QC样本的聚集程度。

由于QC样本是等量混合了所有的被检测样本，理论上QC样本包含了所有样本中的代谢物，因此QC样本理论上会分布在原点周围。图中QC样本紧密聚集，证明方法稳定，重复性良好。

方法四：使用混合标准品

采用混合标准品作为QC，该QC通常包含不同物理化学性质的体内和体外代谢物（使所选择的化合物具有代表性）。检测结束后，计算这些化合物的保留时间以及峰面积的RSD用以对分离分析方法进行评价。

参考文献

1. Want E J, Wilson I D, Gika H, et al. Global metabolic profiling procedures for urine using UPLC–MS. Nature protocols, 2010, 5(6): 1005-1018.
2. Dunn W B, Broadhurst D, Begley P, et al. Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nature protocols, 2011, 6(7): 1060-1083.