生物技术通报 | 纪宏超—基于质谱的未知次生代谢物结构解析研究进展与展望

文摘 2024-10-24 15:44 北京

纪宏超，李正艳

DOI: 10.13560/j.cnki.biotech.bull.1985.2024-0523

次生代谢是植物中一种重要的生命活动，其产生的次生代谢产物不仅与植物的生长发育、环境适应性密切相关，还是人类健康饮食和药物研发的重要来源。次生代谢产物的性质和功能与其独特的化学结构相关，例如，生物碱类次生代谢产物由于其碱性结构，常具有抗菌和神经活性；黄酮类化合物表现出强抗氧化和抗炎特性；萜类化合物则通常具有抗虫、抗病及芳香特性。因此，解析未知次生代谢物结构是植物代谢组学研究中的重要组成部分，有助于揭示这些化合物的生物活性和潜在应用价值。

近年来，基于色谱-质谱联用平台的非靶标代谢组学研究，因其能够对生物体系中大量不同种类的代谢物进行全面、高效地分析，已成为当前次生代谢研究的首选策略。尤其是高效液相色谱-串联质谱联用技术（HPLC-MS/MS）在植物次生代谢物研究中已得到广泛应用，HPLC能够有效分离复杂的代谢物混合物，将不同化合物按其化学性质进行分离，而质谱则通过两级或多级电离和裂解，逐步将代谢物分子转变为碎片离子并检测其质荷比，从而提供关于分子结构的详细信息。尽管这项技术取得了显著进展，基于所获得的质谱谱图解析未知代谢物的结构仍然是一个亟待解决的难题。

近日，《生物技术通报》在线发表了中国农业科学院深圳农业基因组研究所纪宏超课题组题为《基于质谱的未知次生代谢物结构解析研究进展与展望》的文章。本综述首先分析了次生代谢物结构解析中的瓶颈问题及其成因；其次归纳和总结了当前的三种主要策略；然后详细探讨了在算法开发过程中需要注意的问题和可能的挑战；最后从更广阔的视角展望了代谢物结构解析的未来发展方向，期望这些讨论能够为该领域的研究提供新的启示和推动。

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本文主要包括以下几部分内容：

1 代谢物结构解析的现状与瓶颈

2 代谢物结构解析的策略与方法

2.1 从结构到谱图的预测策略

2.2 从谱图到结构的预测策略

2.3 从已知到未知的预测策略

3 代谢物结构解析算法开发的挑战

3.1 警惕Metadata的使用

3.2 避免潜在的数据泄露

3.3 应对公平比较的挑战

4 代谢物结构解析算法开发的展望

4.1 结合多维测量学信息

4.2 挖掘多组学实验线索

4.3 评价注释结果可信度

4 代谢物结构解析算法开发的展望

在代谢物结构注释的研究中，基于质谱碎片建模的潜力正在被不断挖掘，如何在此之外挖掘更多潜力，将是未来开发新算法的重要方向。这种策略不仅有助于克服传统方法的局限性，还能提供更加全面和准确的代谢物结构信息。我们认为以下因素未来需要被纳入考量。

4.1 结合多维测量学信息

尽管使用与代谢物结构分析无关的先验信息存在风险，但若能更好地获取和利用具有正交性的测量学信息，则有望为代谢物的结构注释提供更加有力的支持。其中，典型代表包括碰撞横截面（CCS）和保留时间（RT）等。CCS描述了代谢物在气相或液相中的物理性质，它反映了代谢物分子与周围环境相互作用的强弱。通过测量CCS，我们可以获取到关于代谢物分子大小、形状以及极性等方面的信息。RT代表了代谢物在色谱柱上的保留行为，受到代谢物极性、分子量以及色谱柱类型等多种因素的影响。它们都可以为结构注释提供有力支持。目前已经有相当数量的RT和CCS测量数据用于机器学习算法进行建模，也有相当多的结果已经被报道。

4.2 挖掘多组学实验线索

代谢物作为中心法则的一环，在生命活动中与基因组、转录组和蛋白组之间紧密相连，相互交织成一张复杂的生命网络。因此，结合多组学信息进行综合分析，对于代谢物的结构注释具有显著的优势和潜力。对于其中未知结构的差异代谢物的解析，或许通过分析那些能够鉴定结构的已知代谢物与之的关联性，并结合差异蛋白和差异基因的生物学功能，有望能够推断它们是通过何种生物反应所得到，并解析其具体结构。基于结构生物学的小分子-蛋白相互作用研究可能进一步为该思路提供解决方案。通过深入研究小分子与蛋白质之间的相互作用，我们可以更加精准地理解代谢物在生物体内的功能和作用机制。分子对接、动力学模拟以及深度学习模型等先进策略的应用，使得我们能够实现对小分子-蛋白结合能力的准确预测，分析差异蛋白是否可能与预期的代谢底物产生结合，并催化其转化为未知代谢物。也可以通过比较代谢物分子不同空间结构与对应催化酶的结合能力，对代谢物的空间结构做出预测。

4.3 评价注释结果可信度

在未来，我们需要解决许多问题：例如，如果注释软件的正确率可以达到50%-80%，这些信息要如何被生物学家使用？我们能否区分那些被正确识别的化合物和我们不太确定的化合物？通过注释软件而不是标准图库所获得的代谢物定性结果是否可以被编辑期刊审稿人所认可，下游研究人员是否可以采信通过这些方式所获得的生物学知识？在未来，我们需要不断探索和创新，以进一步完善化合物识别方法，提高识别准确性和可靠性的同时，也需要给出这些问题的答案。

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