當(dāng)疾病研究走到今天，
拼的早已不是“是否能做代謝組學(xué)”，
而是——
您獲得的數(shù)據(jù)，
是否足夠真實(shí)、全面、可信。
在腫瘤代謝重編程、代謝性疾病進(jìn)展、炎癥微環(huán)境調(diào)控等研究中，越來(lái)越多關(guān)鍵機(jī)制，隱藏在低豐度代謝物的細(xì)微變化之中。
然而在復(fù)雜生物樣本中，這些信號(hào)常常：
• 被高豐度分子淹沒(méi)
• 因動(dòng)態(tài)范圍不足而無(wú)法檢測(cè)
• 因信噪比不足而難以確認(rèn)
當(dāng)研究進(jìn)入深水區(qū)，問(wèn)題不再是：“有沒(méi)有數(shù)據(jù)”，
而是——
這些數(shù)據(jù)，是否可信。
01
代謝組學(xué)真正的瓶頸：檢測(cè)盲區(qū)
在人體代謝組中，不同代謝物的豐度差異極大，其濃度動(dòng)態(tài)范圍通常可達(dá)約9–12 個(gè)數(shù)量級(jí)，甚至更高。
但在傳統(tǒng)全掃描模式下，常常面臨：
• 高豐度離子容易飽和
• 低豐度信號(hào)難以積累
• 同位素與加合物信息不完整
• 關(guān)鍵調(diào)控分子被背景掩蓋
因此，我們看到的代謝圖譜，往往只是 “冰山一角”。不是信號(hào)不存在，
而是——
過(guò)去沒(méi)有被檢測(cè)到。
Orbitrap Excedion Pro 質(zhì)譜儀通過(guò)增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)(eDR)，將完整 MS1 質(zhì)量范圍拆分為多個(gè)子掃描，并優(yōu)化離子注入策略，從而實(shí)現(xiàn)：
• 動(dòng)態(tài)范圍由 5 個(gè)數(shù)量級(jí)提升至 6 個(gè)數(shù)量級(jí)
• 顯著提高低豐度代謝物信噪比
• 科研問(wèn)題的“上限”被整體抬高
——從信號(hào)淹沒(méi)，走向可信發(fā)現(xiàn)。
圖1 Orbitrap Excedion Pro 通過(guò) eDR 技術(shù)提升檢測(cè)動(dòng)態(tài)范圍
02
從“看得到”到“看得全”：研究深度的提升
在肝細(xì)胞癌細(xì)胞代謝表征研究中，啟用 eDR 模式后：
• 特征檢測(cè)數(shù)量最高提升 3.6 倍
• 低豐度代謝物信號(hào)顯著增強(qiáng)
• 癌癥相關(guān)代謝通路更加清晰
• 定量穩(wěn)定性進(jìn)一步提升
這意味著：原本被高豐度分子掩蓋的關(guān)鍵代謝信號(hào)，開始真正浮現(xiàn)。
圖2 eDR 模式下特征檢測(cè)率最高提升 3.6 倍
(點(diǎn)擊查看大圖)
在 eDR 模式的單次全掃描采集中，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)：
• 更深層次的代謝覆蓋
• 更穩(wěn)定的定量表現(xiàn)
• 更完整的結(jié)構(gòu)信息
• 更高置信度的通路解析
當(dāng)數(shù)據(jù)完整性提高：
“發(fā)現(xiàn)差異”，才能真正走向“理解機(jī)制”。
03
深水區(qū)競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)可信度
當(dāng)研究處于早期階段，數(shù)據(jù)“有沒(méi)有”或許更重要。
但當(dāng)進(jìn)入深水區(qū)：
• 機(jī)制研究需要高置信度數(shù)據(jù)
• 標(biāo)志物篩選需要高穩(wěn)定性
• 大隊(duì)列研究需要高重復(fù)性
• 高水平發(fā)表需要高數(shù)據(jù)質(zhì)量
真正拉開差距的，不再是“是否擁有技術(shù)”，
而是——
是否擁有可信的數(shù)據(jù)。
更進(jìn)一步地說(shuō)，當(dāng)檢測(cè)能力突破盲區(qū)之后，研究真正需要的，已經(jīng)不只是單點(diǎn)性能提升，
而是——
一套能夠支撐“發(fā)現(xiàn)—驗(yàn)證—解釋”的完整研究流程。
04
賽默飛 Workflow：從“檢測(cè)”到“理解”
因此，Orbitrap 平臺(tái)的價(jià)值，不只是高分辨率、高質(zhì)量精度，也不只是 eDR 帶來(lái)的動(dòng)態(tài)范圍提升，更在于：
完整的軟件與譜庫(kù)生態(tài)
以及端到端的代謝組學(xué)工作流程（Workflow）
圖3 Orbitrap Excedion Pro 端到端代謝組學(xué)工作流程(點(diǎn)擊查看大圖)
當(dāng)你不僅要“看見”代謝變化，還要進(jìn)一步完成注釋、解析、驗(yàn)證與機(jī)制推斷時(shí)，Workflow 的意義，才真正體現(xiàn)出來(lái)。它讓研究不止停留在“檢測(cè)到”，而是能夠繼續(xù)走向——“理解到”。
05
當(dāng)研究進(jìn)入這里，你會(huì)面臨一個(gè)問(wèn)題
當(dāng)研究走到這里，一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題開始出現(xiàn)：
你是否已經(jīng)具備——
獲取高置信度代謝數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可靠結(jié)論的能力？
在很多實(shí)際研究中，仍然面臨：
• 低豐度代謝物難以穩(wěn)定捕獲
• 關(guān)鍵通路信號(hào)容易被掩蓋
• 數(shù)據(jù)重復(fù)性與一致性不足
• 結(jié)果難以支撐深入機(jī)制研究
而這些問(wèn)題，
往往決定了一項(xiàng)研究能走多遠(yuǎn)。
如果你正在從事：
• 腫瘤代謝研究
• 代謝性疾病機(jī)制探索
• 高深度代謝組學(xué)分析
那么，下面這場(chǎng)講座，
或許能為你提供一些新的思路。
講座報(bào)名
增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍質(zhì)譜揭示肝細(xì)胞癌的代謝組學(xué)
——30 分鐘，系統(tǒng)了解高置信度代謝組學(xué)研究策略
本次講座將重點(diǎn)分享：
• 如何利用 eDR 技術(shù)提升檢測(cè)動(dòng)態(tài)范圍
• 如何提高低豐度代謝物的檢測(cè)能力與信噪比
• 肝細(xì)胞癌代謝組學(xué)研究的案例解析
• 從數(shù)據(jù)獲取到機(jī)制解析的整體研究思路
演講者：
Prof. dr. C.R. Celia Berkers 教授
烏得勒支大學(xué)(Universiteit Utrecht)
? 時(shí)長(zhǎng)：30 分鐘
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