基于保留指数的峰位移校正新方法在非靶向代谢组学中的应用研究
一、研究团队与发表信息
本研究由武汉大学化学与分子科学学院朱权飞（Quan-Fei Zhu）和冯钰琦（Yu-Qi Feng）领衔的团队完成，合作作者包括郝俊迪（Jun-Di Hao）、陈耀宇（Yao-Yu Chen）等。研究成果发表于分析化学领域权威期刊《Analytical Chemistry》2023年8月23日第95卷第13期（页码13330–13337），标题为《Novel Peak Shift Correction Method Based on the Retention Index for Peak Alignment in Untargeted Metabolomics》。
二、学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于液相色谱-质谱（LC-MS）非靶向代谢组学（untargeted metabolomics）领域，聚焦于数据预处理中的峰对齐（peak alignment）技术。
研究背景：
LC-MS技术因高灵敏度、选择性及广谱覆盖性成为代谢组学研究的首选平台。然而，色谱分离条件的微小差异（如流速、梯度洗脱、色谱柱或仪器系统变化）会导致保留时间（retention time, RT）漂移，严重影响跨批次样本的峰对齐准确性。传统算法（如XCMS中的核估计法）虽能校正随机RT漂移，但对系统性漂移（如流动相组成变化）的校正能力有限，导致大规模代谢组学分析中假阴性/假阳性率升高。
研究目标：
开发一种基于保留指数（retention index, RI）的新型峰位移校正方法（RI-based CPSc），通过合成覆盖广色谱空间的N-酰基甘氨酸（N-acyl glycine）同系物作为校准物，构建RI系统，并建立峰位移校正模型，提升长期多批次LC-MS数据的对齐准确性。
三、研究流程与实验方法
1. N-酰基甘氨酸同系物的合成与表征
- 合成方法：通过甘氨酸与饱和脂肪酸（C2–C23）的酰胺化反应，一步法合成22种N-酰基甘氨酸同系物（图1a）。
- 表征与性能验证：通过LC-MS评估其在正/负离子模式下的响应强度，结果显示所有同系物在两种模式下均具有高灵敏度（定量限5.8–93.6 μg/L），且色谱保留时间覆盖0.8–24分钟（梯度25分钟），间隔均匀（图1c）。
2. N-酰基甘氨酸RI系统的建立
- RI计算原理（图2a）：以相邻两个校准物的RT为基准，通过线性插值计算目标化合物的RI值。例如，某化合物RT为8.9分钟（介于Gly-C7和Gly-C8之间），其RI值为781。
- 校正能力验证：在流速（0.3–0.4 mL/min）、梯度时间（15–35分钟）、色谱柱（C18 vs. T3）和仪器系统（Agilent 6546 Q-TOF vs. Thermo Orbitrap Fusion）等变量条件下测试73种标准品。结果显示，RI系统能显著降低RT变异（相对偏差从54.3%降至3.4%），且在多参数同时变化时仍保持稳定性（图3e）。
3. RI-based CPSc模型的开发与验证
- 模型原理（图4）：通过校准物的RI值将样本色谱时间轴映射至参考时间轴，实现全局时间点校正，再结合MS-DIAL软件进行峰对齐。
- 验证实验：使用人粪便样本，对比校正前后在日内（intraday）、4日间（interday）及长期（157天）分析的峰对齐准确率（AR）。长期数据分析显示，校正后AR从15.5%提升至80.9%，假阴性率（FNR）从76.8%降至13.2%（图5b）。
4. 软件工具开发
团队开发了Python开源程序（https://github.com/whu-fenglab/ri-based-cpsc），支持自动化数据校正。
四、主要研究结果
1. 校准物性能优越性：N-酰基甘氨酸同系物较既往报道的DMed-FA或NAPS校准物具有更广的色谱覆盖范围（logP −0.91至10.20）和双离子模式响应优势。
2. RI系统鲁棒性：在多种色谱条件变化下，RI值的重现性显著优于RT（图3），尤其适用于跨仪器、跨色谱柱的数据整合。
3. 模型应用效果：长期（157天）多批次数据校正后，特征峰（如m/z 431.1831）的RT漂移从0.13分钟降至0.02分钟（图5d），显著降低误对齐风险。
五、研究结论与价值
科学价值：
- 首次将GC中成熟的RI概念扩展至LC-MS代谢组学，提出系统性RT漂移的通用解决方案。
- 合成的N-酰基甘氨酸校准物兼具低毒性、低成本和高兼容性，为代谢组学标准化分析提供新工具。
应用价值：
- 提升大规模代谢组学研究的数据可比性，支持跨实验室、跨平台数据整合。
- 开源软件工具便于方法推广，助力精准医学和环境污染物筛查等领域。
六、研究亮点
1. 创新校准物设计：双离子模式响应的N-酰基甘氨酸同系物填补了现有LC-MS RI系统的空白。
2. 全流程校正模型：从RI系统构建到峰对齐算法整合，形成闭环解决方案。
3. 长期稳定性验证：在157天跨度数据中实现80.9%的峰对齐准确率，为迄今报道的最佳性能之一。
其他价值：
- 方法已通过人粪便样本验证（伦理批号IRB2022001），证实其在复杂生物基质中的适用性。
- 支持信息包含73种标准品详细数据及校准物合成核磁谱图，增强方法可重复性。
（全文完）