2020CMSS揭開帷幕，10大領域看質譜發展潮流

　　分析測試百科網訊 2020年9月14日，由中國質譜學會（中國物理學會質譜分會）主辦，分析測試百科網和中國質譜學會網承辦的2020年中國質譜學會質譜網絡研討會（2020 CMSS）正式開幕。本屆質譜網絡研討會正值中國質譜學會成立40周年，按報告內容涉及領域包括生命科學與組學、藥物藥理毒理分析、元素分析與金屬組學、離子化及成像技術、環境與食品、臨床質譜等。本屆大會第一天共有近3000人參與。分析測試百科網為您帶來全程跟蹤報道。

中國質譜學會秘書長、北京師范大學 謝孟峽教授

　　中國質譜學會秘書長、北京師范大學謝孟峽教授主持本次質譜網絡研討會。

南京大學 陳洪淵院士

　　會議伊始，南京大學陳洪淵院士為本屆研討會致辭。陳洪淵院士說到，根據國外成熟的質譜儀市場的發展趨勢，隨著中國經濟的不斷發展，質譜儀因其高特異性和高靈敏度的優勢將得到市場的認可。隨著質譜技術不斷發展，極大地推動了其他學科的發展，解決了國家的一些重大需求。今年正值中國質譜學會成立40周年，中國質譜學會的成立對我國質譜技術與應用的發展起到極大的推動作用。40年來，我國在質譜及相關領域的研究取得了豐碩的成果。我國從事質譜研究及應用的隊伍也在不斷壯大。同時，一批科研機構和企業在質譜新技術與儀器的研發和生產方面也取得了巨大的進步，已有多家企業能夠生產各種質譜儀器。

　　最后，陳洪淵院士感謝為本屆質譜網絡研討會奉獻高水平學術報告的專家學者、參加本次會議的各位與會代表，以及質譜儀器公司的大力支持。

清華大學 張新榮教授

報告題目：免標記質譜流式細胞分析

　　首先由清華大學張新榮老師介紹免標記質譜流式細胞分析。張新榮表示，基于流式細胞分析是能夠快速區分混合細胞群體中不同亞群，有一定的靶向性，是臨床檢測的重要工具。目前在國外已為實驗室常規檢查項目，同時國內也有不少實驗室開展。傳統的標記免疫操作程序復雜、存在無法發現新的標志物和表面蛋白差異缺點，因此發展新的分析方法成為推進免疫學的重要工作。經過多年研究，團隊免標記流式細胞儀不僅操作簡單，能夠區分細胞內部分子差異，且具有發現新標志物的潛力，此外還沒有探針數量的限制。張新榮團隊目前已完成了對白血病淋巴細胞瘤亞型的區分，以期為精準醫療和精準藥物的研發提供更大的幫助。雖然免標記流式細胞儀提高了分析能力，但對于高通量和靈敏度來說扔需要進一步提升。

中央民族大學 再帕爾·阿布孜力教授

報告題目：質譜成像技術與代謝組學的研究進展

　　中央大學副校長再帕爾·阿不力孜教授為大家帶來關于質譜成像技術與代謝組學的研究進展的報告。再帕爾指出，質譜成像技術是將質譜檢測與影像技術相結合的新型影像手段，通過高覆蓋、高靈敏和特異性的免標記原位可視化分析，顯示出了巨大的發展前景。同時具備了免標記，因此可實現癌癥等疾病的分析分型和分子分期。團隊利用質譜成像技術，發現食管癌男女患癌的顯著差異、膠質瘤干細胞代謝重編程的研究等。今后有望將質樸診斷技術發展成為一個新型的分子病理診斷工具，并推動精準醫學的發展及其個體化診療過程。

SCIEX高級產品市場經理 趙貴平

報告題目：SCIEX 7500系統—質譜定量新高度

　　由SCIEX高級產品市場經理趙貴平向大家介紹SCIEX新發布的質譜系統——SCIEX 7500。趙貴平表示，SCIEX 7500將液相色譜串聯質譜定量分析進入靈敏度新紀元。SCIEX 7500除了具備超高定量靈敏度外，在穩定性和耐用性也大大提升，且線性動態范圍達6個數量級。新D Jet? 離子導向使得使用者可以表征以前無法檢測到的分析物。新OptiFlow? Pro離子源提高了生產效率，極大地減少了大量樣品制備工作，允許使用者定量檢測更多低含量物質。SCIEX OS軟件也更簡潔，將數據采集、處理和管理采用一個平臺管理模式。

南京大學 鞠熀先教授

報告題目：質譜傳感：概念與芯片構建及其定量檢測應用

　　南京大學鞠熀先教授為大家介紹了質譜傳感概念與芯片構建及其定量檢測應用。鞠熀先表示，質譜傳感應在生命科學和生物領域發揮著巨大的作用，例如團隊利用免疫微矩陣與ICP-MS聯用的多種蛋白質標志物同時檢測；使用pH敏感的離子探針標記的紙基電噴霧質譜時間多種蛋白質標志物的同時檢測；通過使用羅明丹衍生物作為標記物的多種蛋白質標志物的質譜免疫檢測等。

中國科學院大連化學物理研究所 葉明亮研究員

報告題目：位點特異性糖型的蛋白質組分析方法研究

　　由中國科學院大連化學物理研究所葉明亮研究員為大家介紹位點特異性糖型的蛋白質組分析方法研究。葉明亮表示，傳統臨床上使用的標志物基本都是檢測蛋白質的濃度差異，或是糖鏈抗原的濃度差異。不同于傳統方法，團隊通過將糖基化蛋白質組和糖組學結合，形成糖基化蛋白質組的全景式分析，將去N的糖鏈用親水色譜富集，最后用束狀CID質譜分析，或者用電腦去糖基化，形成新的特異性糖。葉明亮表示，這種位點特異性糖型有望成為新型標志物，但面臨的挑戰為譜圖復雜，解析難度較大，步驟繁瑣及費用高昂等問題，有待進一步解決。

布魯克公司應用工程師 杜瀟賢

報告題目：4D-蛋白質組學技術及其最新研究進展

　　布魯克公司應用工程師杜瀟賢為大家介紹了4D-蛋白質組學技術及其最新研究進展。杜瀟賢表示，4D組學平臺借助布魯克新產品timsTOF Pro 引入離子淌度分離，可有效提高組學鑒定的可靠性，同時讓組學實現真正的高通量分析，分析速度和深度可以兼得，如在保持高靈敏度的同時，靶向離子數目最大化，同時實現譜峰上采集點數目最大化和10X以上的有效例子利用率。配合基于機器學習的多肽CCS值預測，不僅可以提高多肽鑒定可信度，還有望替代耗時耗力的建庫流程。最后杜瀟賢表示，布魯克的4D組學timsTOF Pro不僅帶來高靈敏度和穩定性，也可以輕松應對組學研究中的各種應用場景。

復旦大學 陸豪杰教授

報告題目：蛋白質糖基化的質譜解析

　　復旦大學陸豪杰教授為大家介紹蛋白質糖基化的質譜解析。陸豪杰介紹團隊近期的研究重點位點特異性糖原分析。代表性研究為血清中IgG用于肝癌和肝硬化等定量分析。他表示，雖然位點特異性糖型疾病標志物篩選有其獨特的優勢，但同樣面臨著巨大挑戰。例如，如何實現高重現性分離分析，在蛋白質提取、酶解、富集、分離和質譜分析中也存在著難點，進而影響了技術的發展與進步。隨后，陸豪杰教授介紹了團隊在基于生物質譜的蛋白質組和蛋白質翻譯后修飾組研究的相關成果。

麥特繪譜技術保障中心負責人 池逸

報告題目：全譜絕對定量代謝組學研究

　　麥特繪譜技術保障中心負責人池逸為大家介紹了全譜絕對定量代謝組學研究。池逸在報告中向大家介紹了代謝組學在生物醫學中的應用，如新生兒代謝病的篩查；抗代謝藥物的研究在病理機制、疾病診斷、藥物評價、精準醫療和預后中起到的作用。報告最后，池逸詳細對比了組學分析中非靶向與靶向的各自特點，以及公司目前研究的非靶向及定量代謝組學檢測項目。

中國科學院上海有機化學研究所 朱正江研究員

報告題目：基于離子淌度質譜的非靶向代謝組學研究

　　中國科學院上海有機化學研究所朱正江研究員為大家介紹了基于離子淌度質譜的非靶向代謝組學。朱正江表示，傳統的代謝組學按統依賴標準譜圖，而標準譜圖不僅數目少，成本貴，且覆蓋率不足5%。而團隊基于離子淌度的靶向代謝組學分析則不完全依賴標準譜圖，同時將覆蓋度提高至20%，并且形成了大化合物數據庫。目前包含已知代謝物約10萬種，小分子化合物約1億種，滿足代謝物鑒定的覆蓋率和準確度。朱正江期望在不久的將來，將已知代謝物擴展到未知代謝物，將代謝組學技術拉升到新高度。

上海百趣生物醫學技術有限公司技術總監 吳洪強

報告題目：大型隊列非靶代謝組學研究方案

　　上海百趣生物醫學技術有限公司技術總監吳洪強介紹了大型隊列中非靶向代謝組學研究方案。吳洪強表示，隊列研究是選定暴露和未暴露于某種因素的兩種人群，追蹤其各自發病的結局，比較兩者發病結局的差異，從而判斷暴露因素與發病有無因果關聯及關聯大小的一種觀察性研究方法。但傳統隊列研究持續時間長、樣本數量大、環節繁多且耗資巨大，因此還需進一步改善。

　　針對上述問題，百趣開發了Biotree技術體系，實現了多樣、高覆蓋度提取方法，處理過100余種樣品，配有4大主流質譜平臺，實現10萬級大規模代謝組數據穩定和高通量檢測。自有的物質定性、定量算法和軟件，可實現一次性2000+代謝物鑒定能力和MAPS全流程數據分析。最后，經過多年分析，百趣構建了標準質譜圖數據庫，包含超過20000個代謝物和75萬多張高分辨二級譜圖。

島津應用工程師 鄺江濛

報告題目：島津代謝組學解決方案與新技術

　　會議最后，由島津應用工程師鄺江濛為大家介紹島津特色質譜及代謝組學應用。鄺江濛介紹了代謝組學的概念以及代謝組學研究的基本流程，同時也辨析了靶向性代謝組學和非靶向性代謝組學的區別。從樣品采集、保存和前處理，到與目標物分離與分析，再結合統計學分析找到差異性代謝物，確定研究目標后，針對差異性代謝物定性分析和潛在標志物的臨床確認。鄺江濛表示，島津在樣品處理及分析過程中有著最嚴格的長期穩定性，并血液為例進行了數據分析。在質譜的維護上，島津從來都是輕松應對，所有儀器，不需要卸真空即可進行清洗等維護，大大節省了關機和重新開機的時間。如定性與定量兼顧的LCMS-9030具備四個“高”：每秒100張譜圖（高速），fg級靈敏度（高靈敏度），采用外標法24h內定量結果差異＜1ppm和耐受18-28℃的環境溫度（高穩定性），準確的同位素分布（高準確度）。

　　至此，2020 CMSS第一天精彩報告正式結束，敬請期待分析測試百科網為您帶來第二天精彩內容......

　　精彩繼續，本次質譜網絡研討會持續五天，每天都有不一樣的精彩報告，歡迎前來聆聽國內質譜大咖的學術報告。掃描或識別下方二維碼，期待您的到來。