摘自仪器信息网（含招聘信息）
“脂质是细胞膜和脂滴的主要组成成分，在广泛的生物学过程，如信号传导、运输作用以及生物大分子分选过程中扮演着重要角色。对脂质的全面分析, 即脂质组学是了解细胞变化过程中脂质细微的动态变化以及致病机理的先决条件。脂质代谢紊乱和生殖发育缺陷及多种重大疾病如糖尿病、心血管疾病、脂肪肝、肥胖、癌症、老年痴呆等重大疾病密切相关。脂质组成分的变化可直接反映生物体的生理和病理状态，分析组织器官生长发育过程中脂质谱纹的变化及解析相关代谢调控网络机制具有重要的生物学意义和临床价值。
税光厚老师领衔首创开发了基于MATLAB脂质组学领域的非靶向数据分析方法与软件(FASEB J, 2006; J Lipid Res, 2007)，带动和促进了非靶向脂质组学的发展。 非靶向脂质组学对于挖掘究生物样品的质谱分析中低丰度离子的显著变化、尤其是发现未知代谢物中具有不可或缺的作用，但在定性准确性及效率与定量方面仍面对巨大挑战，并不适用于临床大规模应用或系统生物学大样本分析。
税光厚老师团队运用SCIEX QTRAP®质谱开发了一系列适用于生物样本的多种物种的高覆盖脂质组的快速靶向定量分析模式（EMBO Mol Med, 2012; PNAS, 2013; J lipid Res, 2014; Neurobiol Aging, 2014; Redox Biol, 2017, Anal Chim Acta,2018），可对全面的脂质库进行准确、可靠的定量分析， 并成功应用于一系列生物医学的基础和临床的重要研究中（PNAS, 2009, 2012, 2018, 2019；JCI, 2011; Nature, 2014; Nature Medicine, 2012; Molecular Cell, 2012; 2014; Immunity, 2013; Cell Res, 2016; Development Cell, 2017; Science, 2018; EMBO J, 2018; Nature Comm., 2018）；近10年来已经发表100余篇SCI论文，总影响因子超过800。
基于LC-MS/MS建立定量脂质组分析方法的一般工作流程
（Lam SM, Tian H, Shui G*. BBA-Mol Cell Biol L 2017脂质组学专刊封面文章）
掀起脂质的“神秘面纱”
近几年，越来越多研究者认识到除了蛋白质，脂质分子在生命体中也发挥重要作用。脂质，是一类自然界存在的疏水或两性的有机物小分子。由“脂质代谢途径研究计划”（Lipid Metabolites and Pathways Strategy，LIPID MAPS)资助的国际脂质分类与命名委员会提出的脂质分类系统，脂质大体分为八大类：
常见主要大类脂质的代表结构式
（Lam SM, Shui G*. J Genet Genomics 2013. 脂质代谢专刊封面文章）
在剔除双键位置异构体，立体结构异构体和sn-构型异构体情况下，根据常见脂质分子组成模块预测真核细胞内部至少有180,000种脂质类化合物。脂质结构的多样性赋予了其多种重要的物理和生物功能：作为细胞膜的重要组成部分，不仅维持细胞膜结构稳定，并且参与调节包括物质运输、能量转换、信息识别与传递、细胞发育和分化以及细胞增殖与凋亡在内的诸多生命活动过程。
美国等发达国家都在国家层面部署了规模性项目脂质组学计划，分别已建立联合型的脂质组学研究机构，其中影响力最大的是上文提到的美国的LIPID MAPS项目，获得美国NIH的多期支持的研究项目，取得了非常有影响的成果。
我国尚未开始开展类似的注重于联合型的规模性的研究，但近年来众多科研院校都意识到脂质组学的重要性，纷纷组建了各具特色的脂质组学平台，促进了我国脂质组学的发展。
脂质组学的一般研究流程
脂质组学分析流程主要包括生物样本中脂质的提取、分离分析以及相应的数据分析等。
脂质组分析流程
（Lam SM, Shui G*. J Genet Genomics 2013. 脂质代谢专刊封面文章）
质谱分析技术助力脂质组学研究应对挑战，奋勇向前探索未知
质谱技术的进步极大地推动了脂质组学的快速发展，朝着准确定性、定量的最终目标迈进，这是脂质组学作为一门新兴组学技术分支不断增长和扩展的关键决定因素。脂质组学出现及发展推动了脂质分析平台的研发，特别是在质谱技术进步，已经使众多脂质分子分析成为了可能，但在未来脂质组发展依然有如下挑战需要面对：
◆ 如何在缩短分析时间的同时，最大限度地提高脂质覆盖率和定量准确度；
◆ 如何实现复杂脂质同分异构体（包括复杂脂质脂肪酸链的双键精确位置）的准确定性与定量；
◆ 如何通过以下途径，从脂质组生成的大数据中获得有生物学意义的模式：以代谢通路为导向的分析方法涵盖连接脂质和非脂质代谢物关键代谢分支定制的生物信息学方法，实现直接和快速代谢通路波动数据可视化等。
脂质组定量准确度的转变
（Lam SM, Tian H, Shui G*. BBA-Mol Cell Biol L 2017脂质组学专刊封面文章）
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