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代謝組學研究作為系統生物學研究的重要組成部分，可通過對生物體系（如細胞、組織、體液或生物體）在特定條件下的所有小分子代謝產物進行定性和定量分析，來反映生物體系的實時生理和病理狀態。同時代謝組學能夠提供關于生物體內代謝活動的綜合信息，這些信息對于揭示生物學過程和病理狀態至關重要。因為代謝物數量相對較少，易于確證，便于后續分析，使得代謝組學成為能夠直接反映生物體表型的研究領域之一。并且隨著現代化、高自動化技術的發展，越來越多的研究者開始關注以細胞為對象的代謝組學研究。

Part 01.

代謝組質譜檢測介紹

代謝組學技術檢測和分析生物樣本中低分子量代謝物。代謝物的水平會隨著外部刺激而變化。檢測代謝物隨時間的變化可以提供健康和患病的生理狀況的指示。代謝組學能夠同時分析數千種代謝物，顯著高于比目前傳統實驗室技術所能達到的數量，因此它被廣泛用于研究動植物生物學中的復雜生理過程。與基因組和蛋白質組工作流程相比，代謝組學工作流相對繁雜，因為沒有一種技術能用于分析所有的代謝組。具有不同物理化學性質的分子、不同類別代謝物涉及用不同工作流程處理（例如極性與非極性）。同時，在樣品制備過程中，由于殘留的酶活性，代謝物水平可能發生變化。往往需要使用低溫和有機溶劑按照嚴格的方案提取代謝物。隨著代謝組學國際質量保證/質量控制 （QA/QC） 實踐的發展，在提取樣品時需要制備不同類型的 QC 樣品。數千樣品的大規模代謝組學研究則需要滿足重復性要求。

Part 02.

行業痛點-質譜樣本的前處理

代謝組學樣本前處理是代謝組學研究中非常關鍵的一步，它直接影響到質譜檢測結果的準確性和可靠性。質譜樣品前處理的目的是去除樣品中的干擾物質，特別是會影響質譜結果的物質。未經過恰當前處理的樣品直接上機，可能導致質譜儀器的污染、信號抑制或增強，影響分析結果準確性。

樣品前處理包括多個階段：樣品的采集、保存、目標物提取、純化和衍生化等等。前處理技術路線的選擇取決于樣品類型、目標分析物的性質以及質譜分析的具體要求。每個階段都需要根據待測物物性和特征進行考量，應用恰當的實驗方法避免樣品降解、損失或污染。例如，在提取目標物過程中，選擇合適的溶劑和萃取方法，最大限度提取目標分析物，最小化基質干擾。隨著質譜技術的發展，樣品前處理也在不斷進步。

Part 03.

非靶向代謝組樣本前處理技術

現代樣本前處理技術包括固相微萃取（SPME）、固相萃取（SPE）、液液萃取（LLE）、蛋白質沉淀、超濾等等。近年，大批量樣本分析、高通量多維度的組學數據采集和分析，數據可溯源性和穩定性的需要，對樣本前處理提出了高通量、自動化的更高需求。例如在多組學研究中，結合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等不同組學技術，通過集成多種功能和分析模塊的自動化平臺對樣本進行前處理、分離、檢測和基于AI的數據分析，以實現對生物體全面的信息剖析，幫助理解復雜的生物學現象和推動精準醫療發展。

Part 04.

貝克曼庫爾特生命科學自動化方案

高通量樣本處理平臺（Throughput Pretreatment，TP）用于準確快速地對樣品和試劑進行高通量移液，可處理的體積范圍從微升到毫升。同時具備可拓展性，可以作為自動化整合系統核心靈活集成第三方設備實現高度自動化。貝克曼庫爾特公司提供的高通量樣本處理平臺樣本前處理自動化系統通過標準化操作、提高通量、減少人為錯誤、實時監控、數據采集和追蹤、提高數據處理準確性、提升方法開發的靈活性和適應性，以及減少樣本消耗等多方面作用，顯著提高了數據的準確性和重復性。

超高通量前處理與分析平臺（Ultrahigh Throughput Pretreatment and Analysis，UTPA）該平臺技術結合了自動化裝備及聲波激發耦合質譜系統（ADE-OPI-MS，Acoustic Droplet Ejection-Open Port Interface-Mass Spectrum）兩個模塊，將樣品前處理及樣品檢測的速度大幅提升。模塊A使用Beckman自動化工作站，包含了耗材堆棧、液體處理工作站、正壓過濾模塊，低溫高速離心機，通過機械臂實現內部串聯；模塊B使用SCIEX Echo? MS，包含了聲波激發系統、OPI系統和OptiFlow電噴霧離子源的三重四級桿質譜系統。

Part 05.

結果展示：案例一

這項研究作者開發了一個自動化樣本制備和分析工作流程，用于在96孔微孔板中培養的HepaRG細胞的體外代謝組學，使用Biomek i7液體工作站（Beckman Coulter）和Orbitrap Elite（Thermo Scientific）高分辨率納米電噴霧注射質譜（nESI-DIMS），覆蓋極性代謝物和脂質。通過評估實驗條件，如代謝物提取的天數、96孔微孔板中樣本提取的順序、微孔板在儀器托盤上的位置和微孔板內孔位的位置，使用譜圖特征的中位數相對標準偏差（mRSD）來證明工作流程的可重復性（最終mRSD <30%）。為了進一步提高自動化工作流程的質量，進行了小的方法優化，并應用于一個大樣本隊列研究（4860個樣本注入物跨三個nESI-DIMS分析），證實了從細胞培養到代謝物測量的整個工作流程的非常高的可重復性，同時顯著提高了樣本通量。預計自動化的體外代謝組學工作流程將有助于推進代謝組學在化學安全中的應用，主要是作為高通量篩選和優先排序的方法。展示了在大型隊列研究中應用優化后的工作流程，證明了平臺的高通量和可重復性。

Part 06.

結果展示：案例二

這項研究使用了牛肉提取物粉末（Sigma B4888）和羔羊腎臟分數作為樣本材料。牛肉提取物粉末樣本分為6批，每批12個重復樣本，在兩天內處理完成。羔羊腎臟樣本為1批，包含14個重復樣本，用于測試組織樣本的提取工作流程。該實驗旨在通過自動化工作流程處理不同類型的樣本，并通過隨機化樣本位置、包含空白樣本、以及使用不同的色譜-質譜方法來分析極性和非極性分數，最終通過PCA來評估批次效應，以確保工作流程的可重復性。

Part 07.

優勢總結

綜上，小貝為您總結了自動化代謝組樣本前處理的優勢：

參考文獻：

1.Semi-automated extraction of cell and tissue samples for multi-omic analysis using the Biomek i7 Hybrid Workstation.

2. Automated Sample Preparation and Data Collection Workflow for High-Throughput In Vitro Metabolomics. metabolites 2022, 12, 52.

3.Zhidan Zhang, Chao Zhang, Xu Zhang, Jiuzhou Chen, Ningyun Cai, Shasha Zhong, Zhibo Han, Yan Zhu, Ping Zheng, Jibin Sun, Changxiao Li. Automated and integrated ultrahigh throughput industrial strain screening enabled by acoustic-droplet-ejection mass spectrometry, Journal of Pharmaceutical Analysis, 2024.

4. Casey W Coutelin Johnson et al. Fully Automated Peptide Desalting for Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry Analysis Using Beckman Coulter Biomek i7 Hybrid Workstation.Beckman Coulter Life Sciences.