药物发现与开发是一个投资巨大且耗时的过程，从先导化合物的发现到临床前研究到成功上市，在流程中的每一阶段获得正确的信息，对为市场带来安全有效的药物均是至关重要的。 SCIEX 一直致力于帮助科研人员从事药物发现、开发和质控，利用 LC-MS 和 CE 技术提升产能和效率，同时节省时间、成本和资源。我们为新型药物及制剂如 PROTAC，吸入制剂以及中药研究等提供全面高效的分析方案，解决灵敏度难题，助力您快速推进药物研发的进程；借助创新性的质谱技术提供高度灵敏且重现性良好的分析方法，并为生物分析实验室能够提供具有良好分析通量的高质量数据；在中药研究领域，为中药活性成分鉴定，中药代谢物研究、中药机理探索方面，提供高灵敏度的全面解决方案。 SCIEX 通过整合的软硬件产品和服务支持，有助于客户得到更高质量的数据，将复杂的工作流程变得更简便、更高效，以提升效率和成功机会。 扫码下载 有机会获得惊喜礼物 随机抽取 旅行洗漱包 4个& 酷石头C1复古音箱 5个（颜色随机）

作为生命科学分析技术领域的创新者，SCIEX举办了新产品云发布会。面向中国客户正式发布了ZenoTOF™ 7600 系统，这是一套全新的精确质量液质联用系统。该系统通过新颖的离子碎裂技术和更高的灵敏度，为生命科学研究和生物治疗方法开发赋能。这一突破性进展将解决真正的分析挑战，并有助于推动新的精准医学和生物治疗的发展。SCIEX中国区总经理桑小亮先生在发布会致辞时讲道：“我们在生命科学领域更擅长分子定量。我们期待通过目标明确的创新，支持和帮助我们的客户、科学家们，实现他们的科学理想，为人类的健康与安全做出贡献。”▲中科院大连化物所研究员许国旺博士和桑小亮先生共同为新品揭幕中科院大连化物所研究员许国旺博士与桑小亮先生共同为新品揭幕，并且展开了一场以“追寻非凡的科学创新”为题的破次元跨界对谈。许国旺博士分享了自己在“健康和代谢的关系”研究中，获得的一个“非凡、创新”的研究成果。探讨了当前液质联用分析技术在代谢组学研究应用中遭遇瓶颈。您可以在访谈视频中了解更多。ZenoTOF 7600系统对于脂质组学研究来说是变革性的，可以使用电子活化解离(EAD)碎裂技术通过单一图谱实现单个脂质化合物的全面表征。这将有助于发现癌症和炎症疾病的新的脂质标记物，精确地识别和量化以前不可能的单个物种。 “这是SCIEX自主创新技术的一次巨大飞跃。Zeno™ trap(Zeno阱) 技术、电子活化解离(EAD)技术和SCIEX OS软件，这三项关键创新带来了Zeno创新。这些新技术，能够帮助您从样品中获取更多信息。ZenoTOF 7600系统拥有非凡(Be Extraordinary)的能力，我们对这款全新精确质量质谱产品的潜力，以及它将帮助我们的客户获得更高的影响力，感到异常兴奋。” SCIEX中国战略市场总监张克荣女士，在云发布会上总结到。在此次SCIEX新品发布会上，许国旺博士还做了题为《基于质谱的代谢组学：从方法发展向临床应用进军》的学术报告；迈威生物新药研发部高级总监李纲先生做了题为《抗体药物质量研究的发展趋势》的学术报告。此外，SCIEX中国高分辨质谱产品经理李春波博士和生物药行业开发经理唐恺先生对新产品ZenoTOF 7600系统做了详细的技术和应用介绍。

氨基酸及其衍生物是人类生理过程的常用生物标志物。许多研究发现，在癌症患者和其他增生性疾病患者的生物液和受影响的组织中，多胺及其代谢物的含量明显较高。一些治疗性多胺类似物已被证明在治疗癌症和其他高增殖性疾病方面具有潜在的用途[1-2]。这类代谢物的检测对人类健康研究的有着重要意义。目前利用液相色谱质谱联用同时检测多种含胺代谢物类的主要难点在于其中许多代谢物分子量小极性强。这些极性胺类代谢物在反相色谱固定相上保留很差，而正相色谱条件下在色谱行为不稳定且条件苛刻。在复杂生物基质中易发生信号抑制导致灵敏度差。针对这类化合物检测，SCIEX 提供了从前处理方法、液相色谱、质谱方法到数据分析一整套分析方案。该方案的优势和特点该方法建立了15 min一针同时检测90个胺类代谢物，快速且覆盖面广（包括必需氨基酸及其甲基化、乙酰化产物等）通过丹磺酰氯衍生化试剂进行衍生化处理，使色谱方法简单易用，提高了胺类代谢物定量准确性和检测灵敏度该方法可用于多种生物基质样本（血液，尿液和组织）中，快速的提供胺类物质代谢组的轮廓信息，并进行差异分析图1、a. 丹磺酰氯衍生化伯胺或仲胺的反应原理， b. 衍生后的待测物离子在质谱中易碎裂产生的两个碎片实验结果 尿液、组织和血浆样本的检测结果图2、3和4分别小鼠尿液、组织和小鼠血浆中90种胺类代谢物的色谱图。其中在尿液中88种代谢物都能被检测到，而组织和血浆中分别能检测到72和71种。图2、小鼠尿液中检测到的胺类代谢物色谱图图3、小鼠血液中检测到的胺类代谢物色谱图图4、小鼠组织中检测到的胺类代谢物色谱图靶向差异分析实际应用运用该方法对16个组织样品（8个为癌症模型小鼠的癌组织，另外8个为对应癌旁组织）进行胺类代谢物半定量分析，实现该方法在靶向代谢组学中的应用。利用两组样品测得峰面积结果进行了统计分析。图5为偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）结果，这两组样品很明显的被区分开来，说明胺类代谢物在癌组织及癌旁组织中有显著差异。图5、两组组织样品的PLS-DA图 (0对应癌组织，1对应癌旁组织)为了找出具体的差异代谢物，对组织中测得的胺类代谢物进行了火山图分析，得到每种代谢物在两组样品中的p-value和Fold change（FC）值（图6），通过p-value < 0.05和FC > 2的筛选，共有7种代谢物有显著变化。其中癌组织中4种胺类代谢物含量比癌旁组织低，另3种胺类代谢物的含量更高。图6、两组组织样品中胺类代谢物含量的火山图（蓝色标注为差异代谢物）通过该方法在靶向代谢组学中的应用，利用检测到的差异代谢物物结合体内代谢通路进行进一步分析可以为后续疾病研究提供参考。小结本方案应用SCIEX 液相色谱质谱联用技术建立了高效快速的90种胺类代谢物检测方法，可用于组织、血浆和尿液中胺类代谢物的靶向研究。该方法耗时短，所用色谱柱常规易得，并在多个复杂的生物样品中进行了验证。不仅能高效准确地检测出样品中的代谢物成分，而且能够提供有效地差异性分析，为高通量分析不同疾病模型下胺类代谢物的差异提供了快速可靠的方法。

ZenoTOF 7600系统引入了Zeno trap技术，对TOF占空比起到了极大的优化作用，该系统的二级MS/MS质谱的灵敏度提高了4到25倍1。当目标分析物浓度较低、峰强度有限时，灵敏度上的突破是非常必要的。但是，当峰强度已经很高，不需要使用Zeno trap技术，二级MS/MS质谱数据看起来已经很好，情况又会如何呢？信号增强不会使检测器饱和吗？Zeno阈值可以解决这些问题。Zeno阈值是构建在SCIEX OS软件中的一种算法，该算法可以基于采集到的目标分析物的信号强度，激活和关闭Zeno trap。在对目标分析物定量实验中，可以使MS/MS弱信号得到增强，从而达到更低的最低定量下限(LLOQ)，而在浓度高点时(即不需要增强信号时)关闭Zeno trap，不会牺牲线性动态范围。即使在方法设置时，将Zeno阈值控制隐藏在缺省视图中，在需要使用Zeno trap技术的MRMHR实验时，Zeno阈值控制也一直起作用。而这些设置可以通过打开高级参数设置进行查看。从用户输入的角度来看，Zeno阈值只是简单的作为一个信号切换键来设置的。低于这个阈值，Zeno trap被激活，超过阈值，Zeno trap关闭。在Zeno 数据依赖采集(IDA)过程中，信号强度由触发前体离子(triggered precursor)总强度决定。当一个高丰度的前体离子被认为超过阈值时，触发采集二级MS/MS数据时，Zeno trap将不会被激活。相反，如果一个低丰度的前体离子被认为低于阈值，Zeno trap将被激活，以获得一套更灵敏MS/MS数据。在Zeno MRMHR采集过程中，信号强度由MS/MS数据中最强离子决定。软件缺省值设置进行了非常精准的设计，所以不需要更改Zeno阈值的缺省值。但如果需要，Zeno阈值可以在高级设置选项中进行改变。然而，重要的是，在仪器调谐期间会执行自动Zeno校准程序，以保持良好的线性。设置了Zeno阈值，当Zeno trap关闭时，获得的数据会根据理论Zeno trap动作行为和在调谐期间获得的实际校准数据自动调整。Zeno阈值允许在离子信号很弱时，充分利用Zeno trap提升灵敏度增强优势; 在离子信号很强时，也不会增加检测器饱和压力牺牲线性动态范围。参考文献：1. Qualitative flexibility combined with quantitative power. SCIEX technical note, RUO-MKT-02-13053-A.

现在质谱分析是一种确认已知化合物和未知化合物的成熟技术，事实上，分析物质量测量得越准确，测定结果就越精准。精确质量质谱系统能够在低浓度的范围内进行精确测量，这与其高分辨率能力有关，因为较窄的峰型可以提高测量的精度。对于相当干净的样品，简单的直接进样或液相色谱质谱(LC-MS)实验就足以通过高分辨率、精确的质谱扫描就可确认可疑或已知化合物，然而，许多应用需要鉴别样品中的未知化合物，如杀虫剂、抗生素、天然产物或药物代谢物。当未知化合物的的分子量很大时，与测量质量相匹配的可能元素组成数量也会增加；虽然更高的质量精度可以减少元素组成的可能数量，即使获得最高的质量精度和分辨率，但仍会有很多可能的元素组成不能排除。如图1所示，获得质量精度在1 ppm以内的化合物质谱数据，并且只考虑含有C、H、N和O四种元素，仍然会产生多种可能的元素组成，特别是当分子量很大时，无论分辨率多大，都会给出多种可能的元素组成。图1、3个不同分子量的可能元素组成的数目。即使质量误差小于1 ppm，并且仅考虑元素C、H、N和O，仍给出多种可能的元素组成；获得更高的质量精度质谱数据能降低可能的元素组成数据，但随着分子量的增加(和考虑其它元素的因素)，仅使用质量精度并不能确定唯一的元素组成（确证）。[1]因此，仅靠高分辨率和高质量精度这两维质谱数据，往往并不能确定一个唯一的元素组成，如果考虑到更多的元素时，更是如此。此外，高分辨率准确质量数据结合相应的同位素比率数据以及限定分子元素组成的智能规则可以缩小可能的范围。Kind和Fiehn在2006年证明，同位素比率数据结合精确质量数据在减少可能的元素组成方面比单纯依靠更高的分辨率和质量精度更占优势 [2]；当考虑元素C、H、N、S、O和P时，即使0.1 ppm的质量精度也不能对分子量超过185.9760 Da的化合物给出唯一的元素组成。只有理论误差极低的正交同位素丰度数据(RMS 1-5%)才能极大减少候选分子式的数量。如图2所示，无论分析物的浓度如何改变，四极杆飞行时间(QTOF)质谱系统在保持准确的同位素丰度方面非常出色；实际情况是，分析物的浓度是影响其它质谱平台性能的一个重要因素。在更高的扫描动态范围内，或存在高丰度离子条件下，检测低丰度离子时，能获得的精确同位素丰度比数据是至关重要的指标。使用QTOF仪器，分析物在同一次扫描过程中，离子丰度比的测定几乎不受分析物高浓度和低浓度的影响，当分析复杂样品时，此种情况经常会碰到。图2. 宽的扫描动态范围。SCIEX高分辨质谱TripleTOF™ 系统和X500系统有超过四个数据级的动态范围，更宽的动态范围确保了的同一次扫描分析中，高丰度离子不会造成低浓度化合物中低丰度离子的同位素比变形。相反，捕获阱类型质谱系统，如傅里叶变换离子回旋共振(FT-ICR)质谱和轨道阱捕获质谱，在同一次扫描分析时，当高丰度离子存在的情况下很难看到低丰度离子，这会使离子的同位素比率受到干扰，并导致假阳性或假阴性结果。考夫曼和沃尔克的一篇论文对此进行了举例说明 [3]，在他们的论文中，他们分析了用纯溶剂溶解的磺胺嘧啶和肾提取物中的磺胺嘧啶。在纯溶剂中，可以清楚地观察到所有离子的同位素，而在肾提取物中，由于在同一扫描中有大量的生物基质干扰，一些目标物的同位素丢失了；为了避免这种情况，只能将采集范围缩小，以消除干扰，才能准确地观察到相关的同位素。虽然这样处理解决了该样品的问题，但当大范围筛选分析物时，这一策略是不切实际的，特别是从复杂的生物基质中提取的样品，因为获得尽可能多的分析物质谱信息，需要较宽的质荷比(m/z)扫描动态范围。在Kind和Fiehn发表的另一篇论文中，他们指出，对于药物——坎格雷洛(Cangrelor)，它含有8种不同的元素，其分子式为C17H25Cl2F3N5O12P3S2，精确分子量为774.94831 Da（CAS号:163706-06-7）,即使在正负0.1 ppm的质量精度误差范围内，也可能有超过449种不同的元素组合。当使用更符合实际情况的1 ppm质量精度时，可能会给出4,465不同的分子式；以±5% 的精度加上相应的同位素比信息时，可排除掉4330种分子式，给出的可能分子式结果比单纯依赖高分辨率和质量精度的要少很多 [4]。因此，精确质量质谱数据和精确的同位素丰度数据组合策略是缩小可能的分子式和确定未知化合物的最有效的方法；然而，许多化合物往往可以匹配相同的化学分子式，那下一步如何做？更高的分辨率、更高的质量精确度、更精确的同位素丰度比数据以及更智能的元素组合规则，都无法确定这个分子式与哪一种化合物匹配。显然，还需要更多的质谱数据，更多的质谱数据就是串联质谱(MS/MS)。真相1：QTOF质谱系统，无论样品基质复杂程度和扫描条件如何，其一级分辨率均大于40000，质量精度小于1 ppm，不同的扫描方式下其动态范围宽(4-5级)，准确的同位素丰度误差值范围都在2%以内。准确质量数据与相应的同位素丰度数据结合是缩小未知化合物化学分子式的有效方法，再结合智能过滤规则的元素组成，在某些应用领域，通常可以给出一个特定的化学分子式，但这仍然会带来另一个问题——多个化合物完全可以匹配相同的这个化学分子式，并且随着化合物分子量的增加，这种情况变得更加突出。更复杂的问题是，许多样品往往来自复杂的环境或生物基质，如血液、组织、土壤或食物，这些样品中有成百上千的分析物和杂质，在液相色谱质谱联用(LC-MS)分析中，共流出物背景干扰和其它分析物使样品中的质谱数据分析更加复杂化。不幸的是，没有任何高分辨率质谱可以鉴定2个共洗脱质量相同的化合物，这种情况下，只用质谱数据鉴定是不可能的。而改善样品前处理步骤，或采用不同的色谱方法来改变保留时间等策略也是一种解决方案，但现在更好的策略是简单地使用串联质谱(MS/MS)。图3显示，用准确质量和同位素丰度数据可以将给定的已知化合物的分子式给出—— C7H15NO。然而，有超过2000种化合物匹配这个分子式。图3. 高分辨准确质量二级质谱鉴定未知化合物。上图显示的是理论质量为129.2001的C7H15NO的ChemSpider质谱数据库结果。超过2000种化合物与此分子式相匹配，因此仅凭这一信息无法确定确切的化合物。典型的LC-MS/MS工作流程是用数据依赖策略（IDA-- information dependent acquisition）采集MS数据和MS/MS数据，或用数据非依赖DIA-- data independent acquisition)策略采集(如SWATH®采集)；高分辨率准确质量MS/MS数据提供了新的和独特的信息，这些信息能更明确的鉴定化合物。如图4所示，实验中得到的MS/MS数据与高分辨数据库进行检索匹配，这种策略更加准确鉴定，因为获得的MS/MS质谱碎片离子具有高分辨率和高质量精度，能提高检测检索的置信度[5]。根据不同的应用，LC-MS/MS数据可以在数据库中检索或在谱库中匹配，大量蛋白质序列数据库存在于蛋白质组学研究中，且有高度自动化的蛋白质鉴定工作流程。也有包含数千种化合物的二级质谱数据库，这些质谱数据库涵盖了许多种类化合物[6]，还有各种专门领域的数据库库(如杀虫剂或天然产物数据库)。典型的工作流程是将准确质量、同位素丰度和相应的二级碎片离子质谱这些信息与化合物数据库存进行匹配，并根据检索标准评分规则进行反馈匹配项的分数。但是如果谱库中没有化合物的信息，或者匹配不好，该如何处理？对于这些化合物，根据质谱数据的准确质量和同位素丰度数据推断出的化学分子式，将此分子式引入ChemSpider质谱数据库中检索，可给出化合物的结构信息。所有这些工作流程(数据库检索、数据库匹配,ChemSpider策略)都可用于对不同化学分子和种类进行高通量筛查和鉴定,包括农药、天然产物、多肽、蛋白质、代谢物、脂质、聚糖、生物标记、塑料、真菌毒素、抗生素、兽药、侵出物、染料、合成药物等等不同种类的有机物；为这些应用开发的丰富数据充分说明了四极杆飞行时间(QTOF) LC-MS/MS策略的广泛用途。所提供的这些丰富数据是鉴别和确认未知化合物的理想工具。但如何进行定量分析？QTOF质谱系统的灵敏度是否能足以准确地定量极低含量的分析物？答案是肯定的。QTOF质谱系统可以为多种应用提供高准度和全面的定量分析。真相2：QTOF质谱系统的二级分辨率也超过30000，质量准度小于2 ppm,同位素丰度误差在2%之内，此这些与样品的复杂性无关。将高分辨率、准确质量和准确同位素丰度的质谱数据与高分辨率、准确质量和准确同位素丰度的质谱/质谱数据相结合是识别未知化合物最有效的方法。