全自动、高通量方法分析人血浆样本中磷脂的脂肪酸，用于大型流行病学研究的代谢表型分析

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太长先看结版这项研究是第一份对人血浆磷脂部分进行脂肪酸分析的自动化方法的报告，其中包括磷脂提取和 FAME 衍生化，迄今为止已成功应用于28,000 多个样本，适合大型流行病学样本集（n > 25,000）。该方法由两个MPS 自动样品前处理平台与气相色谱相结合，进行脂质提取、磷脂分离、水解和在线衍生为脂肪酸甲酯以及分析。报道了通过860批次使用的质量控制材料所获得的数据以及所使用的验证过程，对照材料的长期再现性和稳定性经过20个月的验证。37种 FAME 组分的响应显示出良好的线性，所有 R2 值都在0.991和1.00之间。自动化的目的不仅是提高分析精度，更重要的是提高通量和可靠性，并降低每个样品的成本。分析人体生物体液不同部分的脂肪酸是一项艰巨的任务。在之前使用传统手动方法分析样本集的项目中，发现两个人的团队每月可以维持约300至350个真实样本的吞吐量。通过在三个并行系统上运行的自动化方法，实现了每月约1,200个样本的平均吞吐量（包括系统维护和失败样本的重新分析）。脂肪酸组成与各种疾病的之间的关联饮食中的脂肪酸组成与各种疾病的发生之间的关联一直是许多流行病学研究的主题。人们还认识到，基因与饮食的相互作用可能在慢性病的发展中发挥重要作用。足够确定地研究这些关联的能力依赖于非常大的样本集。 脂肪酸生物标志物被认为可以客观测量某些类型的膳食脂肪摄入量，流行病学研究可以使用在多个血脂池中测量的脂肪酸作为营养生物标志物来研究与疾病状况（例如2型糖尿病）的关联。然而，缺乏已发表的在非常大的样本集中分析脂肪酸的方法，阻碍了将代谢信息与遗传数据相结合以研究疾病发展中基因与饮食相互作用的努力。只有当生物标志物的分析足够快、相对便宜、稳健和精确时，营养生物标志物才有可能在大规模流行病学研究中应用。自动化方法开发了一种专门用于血浆磷脂部分的脂肪酸分析的自动化方法，该方法将提供与之前报告一致的每种脂肪酸的摩尔百分比。该自动化方法包括以下步骤：1) 从血浆样品中提取总脂质2) 通过固相萃取(SPE)从总脂质中分离磷脂部分3) 结合水解和衍生化步骤，将磷脂转化为游离脂肪酸，然后将其甲基化，形成更易挥发的脂肪酸甲酯 (FAME)4) FAME萃取5) 最终气相色谱分离结合火焰离子化检测用于样品自动制备以及从人血浆样品中衍生化磷脂部分的脂肪酸的多用途进样器 (MPS) 系统方法验证火焰离子化检测器 (FID) 是 FAME 的灵敏检测器，在很宽的浓度范围内呈现线性。在这个特定的实验中，动态范围从 0.15% 延伸到 40%。37 种 FAME 组分的响应显示出良好的线性（所有 R2 值都在 0.991和1.00 之间）。37种 FAME 标准品的长期仪器间精度 (%CV) 已通过每日监测在三种不同仪器上分析的两种不同水平的校准标准品得到验证。通过分析掺有已知浓度的 C15:0 和顺式 C18:2n6 磷脂酰胆碱的六个血浆重复样品，检查了批次内的分析准确性和测定内 %CV。C15:0 的回收率为77.1%至89.3%，%CV 为5.5；顺式 C18:2n6 的回收率为83.3%至100.8%，%CV 为 10.0。对照材料的长期再现性和稳定性经过20个月的验证，并以 %CV 表示。例如，对人血浆 QC1 样本进行了860多次分析，平均 DHA 百分比为2.15%，CV = 2.8%，平均 EPA 百分比为0.47%，CV = 6.8%。与传统手动方法相比，自动样品制备方法的准确性和精密度。(a) 通过传统方法 (n = 26) 和自动方法 (n = 26) 测量的19种脂肪酸的平均值 (%) 的相关性。(b) 两种方法的脂肪酸平均值相对于标准差的散点图，显示了精度的差异。质量控制材料 (QC1) 中磷脂二十二碳六烯酸 (DHA) 和二十碳五烯酸 (EPA) 的20个月单独测量的休哈特 Shewhart 质量控制 (QC) 图二十二碳六烯酸 (DHA) 和二十碳五烯酸 (EPA) 分布的月平均百分比比较在三个独立系统上分析860个批次所有脂肪酸的测量水平