质谱数据写法

HDX-MS是一种基于蛋白质主链酰胺氢原子与氘水中氘原子交换而获取有关蛋白质高阶结构和动态信息的方法。该技术可以帮助研究蛋白质折叠机制、发现配体结合位点、突出变构效应，在生物医药行业中发挥重要作用。尽管HDX-MS在蛋白质分析中频繁使用，但它通常无法进行高通量分析，且受限于大于150 kDa蛋白的分析。此外，HDX-MS生成复杂的同位素峰型常伴有谱图重叠现象，导致氘代值被错误计算。随着样品复杂性的增加，这一问题会更加加剧。目前，数据处理的方法涉及到手动检查原始数据以筛选谱图，并丢弃有任何信号问题的肽段图谱。然而这种方法随着样品分子量和复杂程度的增加变得难以执行，且容易受到人为错误的干扰（图1）。因此迫切需要一种可以消除手动筛选数据的负担，同时能够兼容更复杂的谱图（来自复杂混合物或整个细胞裂解液样品的谱图）。本文作者使用了一种自动化HDX数据分析的方法，利用data independent acquisition（DIA）采集方法同时从MS1和MS2领域获取氘代数据，并开发了AutoHX软件来挖掘和分析HDX数据。图1.传统HDX-MS数据采集与分析流程和本文使用的数据采集和分析流程比较。针对使用HDX-MS时，碰撞诱导解离（CID）碎裂模式产生的肽段碎片会伴随着气相中的氘重组现象（即scrambling现象），会影响残基水平氘代值的准确测量这一问题，作者定量研究了HDX-MS2数据的特性。作者发现，scrambling与离子传输和碎裂能量有关，且在高传输效率的条件下scrambling较严重，因此首先使用较为温和的离子传输参数和碎裂能量能够降低scrambling程度。随后作者建立了可描述碎片氘代值与该肽段可碎裂位点数量之间的线性关系（图2）。随着碎片离子长度的增加，相应的碎片离子氘代值会线性增加，因此通过回归计算可以计算出整个肽段的氘代率。这种方法不仅利用了CID产生的碎片信息，同时更为准确的计算出肽段的氘代值，排除了肽段谱图重叠对计算氘代值的干扰。图2.在一条给定肽段中，HD scrambling中，氘代值与碎片长度的关系。接着作者提出使用DIA方法来获取HX-MS2实验中MS1和MS2域的氘化数据，以实现在不同质谱平台采集数据、采集复杂样品的信息、分析自动化数据，且使得通过CID产生的MS2中提取肽段氘代值成为可能。首先作者设置了尽可能小的DIA窗口，并使用了较大的窗口重叠区域，以最小化MS2谱图的复杂性并确保每条氘代肽段至少有一个窗口（图3）。同时，作者开发了一个名为AutoHX的软件（作为Mass Spec Studio中的插件），该软件自动选择理想的DIA窗口，并从MS1数据计算前体肽段的氘代值，以及从MS2数据计算所有碎片的氘代值。同时改进了HX-PIPE（为HDX-MS量身定制的搜索引擎），使其搜库结果直接应用于AutoHX的分析。随后AutoHX使用了一系列过滤器来从数据集中解析低质量信号，然后使用基于RANSAC的谱图分析器，为所有肽段及其碎片匹配最佳同位素集合，并绘制动力学曲线图。该方法显著提高了肽段序列覆盖的冗余度（图4），从而提高了测量质量。图3. DIA窗口设计示意。图4. 基于DIA采集模式得到的序列覆盖（糖原磷酸化酶B，phosphorylase B）与基于传统HDX-MS中MS1采集模式的结果比对。接着，软件会通过MS1和MS2数据收集到的肽段前体离子和肽段碎片离子的信息，计算出相应的氘代值，同时将所有重复组计算出的氘化值集合成一个分布（通常为正态分布）,并从该正态分布中，选择最接近平均值的组合，即为精确的氘代值，利用每个时间点的氘代值生成HDX动力学曲线（图5）。作者将手动筛选检查的数据与自动分析法获得的氘代数据进行了比对，结果具有一致性，验证了自动化方法的准确性和可靠性（图6）。同时在做同一样本不同状态HDX比较实验时，AutoHX可以生成氘代差异的显著性差异分析图（Woods plot）（图7），用于比较不同状态下的蛋白结构和构象差异。图5. 氘代曲线的组合方式。图6.手动MS1数据分析和AutoHX自动计算的氘代率对比。图7.氘代差异分析流程示意图。最后作者用两个蛋白体系验证了该方法的实用性和可靠性。第一个体系为DNA聚合酶ϴ （Pol ϴ ）与其抗生素药物novobiocin结合的结构变化。通过比较手动处理与自动化处理的数据，作者发现生成的氘代差异图结果相似，提示该方法具有较好的准确性，并能够定位结合带来的氘代上升和下降区域（图8）。第二个体系是DNA依赖性蛋白激酶（DNA-PKcs）与选择性抑制剂AZD7648的结合。使用AutoHX软件处理了六个HDX-MS实验的数据，快速生成了Woods图，发现大部分可检测到的稳定性增加集中在FAT和激酶结构域（图9b），还包括药物结合位点的铰链环区域（图9c），揭示了药物结合位点及其引起的动态性变化。这部分研究结果展示了自动化数据分析在药物结合研究中的有效性，特别是在分析大型蛋白质复合物和难以纯化的蛋白质时，为药物开发和疾病治疗提供了有价值的信息。图8.手动处理与自动处理的Pol ϴ 与novobiocin-bound Pol ϴ 的HDX数据作差对比。图9. DNA-PKcs+AZD7648的自动化HDX分析流程结果。总的来说，该研究开发了AutoHX软件，通过自动化数据分析和基于DIA的HX-MS2工作流程，显著提高了氢/氘交换质谱技术在蛋白质结构和药物结合分析中的效率与应用范围，使得这一领域技术更加易于使用并可供更广泛的科研社区应用。该工作的亮点，从实验设计上：考虑到了目前HDX-MS流程——数据采集、数据分析——中存在的瓶颈与局限。从方法学考察层面：方法验证科学严谨、周到。从技术上：大大降低了人工处理HDX-MS数据的成本，提高了检测能力，有提高检测通量的潜力。从科学思维上：利用了scrambling的规律，将普遍的问题转化成了机遇。HX-DIA提供了一个概念上的转变，降低了该技术的使用门槛，使该技术“平民化”。本文发表在Nat. Commun.上，题目为“Automating data analysis for hydrogen/deuterium exchange mass spectrometry using data-independent acquisition methodology”，作者是加拿大卡尔加里大学的David C. Schriemer。

西安加速器质谱中心是在科技部、中国科学院和教育部的大力支持下，由中国科学院地球环境研究所与西安交通大学联合共建，于2007年通过国家验收，并成为我国第十个大型仪器设备中心。该中心依托中国科学院地球环境所，利用从荷兰高压工程公司(HVEE)引进的三百万伏特的串列加速器质谱仪(3MV AMS)及自行设计建立的样品制备系统，在国家大型条件平台工作的共享运行机制下，以全球环境变化研究为主，兼顾发展考古年代学，生物医药科学等，多学科共享，形成学科交叉点，创造更多的创新机会，并为我国科研院所、高等院校和产业部门(如水利、国土资源、海洋、气象、农业、林业和环保等等)的科技人员的相关研究提供公益技术支撑。 　　近日，为提高实验室管理水平，挖掘仪器设备使用潜力，扩大共享范围，在黄土与第四纪地质国家重点实验室自主部署课题资助下，西安加速器质谱中心与中国科学院网络信息中心合作，建成了基于协同工作环境的智能化数据管理平台。包括中心网站、数据管理平台和文档协同管理等三部分。中心网站部分为西安加速器质谱中心的对外宣传门户，主要作用是对外信息发布，中心形象建设等 数据管理平台围绕西安加速器质谱中心3.0MV加速器质谱仪工作流程，包括样品测试数据管理、日常管理、统计报表等模块。文档协同管理部分实现了易于管理的内容发布和便捷高效的文档共享功能。

镜质合璧 还原真实质谱成像数据分析软件IMAGEREVEAL MS 简化常规分析您还在担心浪费宝贵的时间或丢失有价值的数据？利用IMAGEREVEAL MS可自动从大量数据中发现重要信息。 IMAGEREVEAL MS工作流程 主要特点 只需3步即可完成数据处理✦ 利用“整合分析”模式在“整合分析”模式下通过预设参数可自动获取具有显著特征的质谱图像。这一功能非常便于用户以同样方式处理大量数据。用户只需执行一步操作即可创建基于差异分析和/或图像分析的数据列表、进行数据统计分析以及获取质谱图像。 使用“整合分析”的示例在“整合分析”模式下，软件会自动选取NASH组织中与正常组织相具有特殊性的质谱图像。 多种分析模式3个分析模式示例对NASH（非酒精性脂肪性肝炎）小鼠肝脏的分析NASH（非酒精性脂肪性肝炎）是指一种与饮酒无关的脂肪肝疾病。 1找出NASH组织特有的分子差异分析 2查找与染色图像分布相似的分子图像分析 3创建显示目标分子浓度分布的质谱图像定量分析 处理多种格式数据利用自带的数据转换工具“IMDX Converter”可以将多种格式的数据转换为IMAGEREVEAL MS可读取的imdx格式。 * 无法保证转换其他仪器中的所有数据。有关数据转换的实际结果，请参阅产品介绍网站。 其他功能1靶向分析/非靶向分析靶向分析：基于列表中目标m/z值进行分析，如脂质或代谢物等。此外，还可以创建自定义列表。 非靶向分析：在指定的质量范围内对所有m/z进行分析。可用于检查该范围内包含的有意义的m/z值。 化合物列表 2同时处理多个质谱图像数据文件本软件可以同时处理多个数据文件，并且一次性导入所有数据后即可进行图像对比，操作简单。分析大数据无需拆分，可直接分析达几百GB的数据文件。30天试用版IMAGEREVEAL MS包含所有功能，如有需要可登录以下网站或点击文末“阅读原文”前往下载。https://www.shimadzu.com/an/lifescience/imaging/reveal.html 本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

仪器信息网 随着技术的发展和社会对复杂样品定性定量需求的增长，联用技术应运而生。质谱联用技术，不仅拥有质谱卓越的定性能力，还结合了色谱等技术所具有的优秀分离性能，可同时对复杂样品进行定性和定量分析，在环境、食品、制药、农林牧渔、生命科学、医学等众多领域得到了广泛的应用。目前主流的质谱联用技术有气相色谱-质谱联用、液相色谱-质谱联用及毛细管电泳质谱联用技术三大类。　　当前，中国质谱联用仪市场仍以进口为主，进口产品市场占有率超过90%，其中赛默飞、安捷伦、岛津、沃特世、珀金埃尔默、SCIEX、布鲁克等占据着绝大多数的市场。而国产厂商包括天美、天瑞、聚光/谱育、磐诺、东西分析、仪电分析、舜宇恒平等也在质谱联用技术上不断突破，并陆续推出商品化仪器。近年来随着生命科学、医药研发、临床检验、材料测试等领域对质谱联用仪的需求不断增长，质谱联用仪市场蓬勃发展，新品不断推出，年销量也在不断增长。通过分析海关质谱联用仪的进口情况，可以从一个侧面反映出中国质谱联用仪市场的一些情况。2020年是特殊的一年，新冠肺炎疫情在全球爆发，各行各业都受到了一定的影响，包括科学仪器行业。为了解过去近两年中质谱联用仪的进出口情况，仪器信息网特别对2019、2020年1-11月，海关质谱联用仪（Hs编码90278012）进出口数据进行了分析汇总，为大家了解中国目前质谱联用仪市场做一个参考。2019、2020年1~11月海关质谱联用仪进出口数据统计统计年月进口量（台）进口金额（人民币：元）出口量（台）出口金额（人民币：元）2019年1~11月35283,881,693,6532620,592,1222020年1~11月46414,302,321,5792022,123,667　　从上表可以看到，2020年1-11月，我国共进口质谱联用仪4641台，进口额约为43.02亿元，进口单价约为92.70万元。而2019年同期，质谱联用仪进口3528台，进口额约为34.06亿元，进口单价约为96.54万元。与去年同期相比，2020年1-11月我国质谱联用仪进口台数增加约31.54%，进口额增加约26.31%，进口单价降低约4.14%。从整体来看，2020年进口质谱联用仪市场增长非常明显，但进口单价略有下降。　　而从出口情况来看，2020年1-11月，我国共出口质谱联用仪20台，出口额约为2212.37万元，出口单价约为110.62万元。而2019年同期，质谱联用仪出口26台，出口额约为2059.21万元，出口单价约为79.20万元。总体而言，我国质谱联用仪出口量仍然很少，且2020年比上年同期出口量有所减少，但出口单价明显增高。2019、2020年1-11月质谱联用仪进口量逐月数据图（单位：台） 对2020年1-11月质谱联用仪进口量逐月数据分析发现，并对比2019年同期数据可以明显看出，2020年质谱联用仪进口数量明显有所增加，且逐月变化较为明显，其中2020年1~3月受国内新冠肺炎疫情影响，质谱联用仪进口数量较去年明显下降，而则4月份迎来“报复性”增长，质谱联用仪进口台数是去年同期的两倍多，5~7月每月进口数量与去年相比变化不大，8~11月每月进口数量较去年同期呈现明显增长。2019、2020年1-11月质谱联用仪进口金额逐月数据图（单位：人民币/元） 对2020年1-11月质谱联用仪进口金额逐月数据分析发现，并对比2019年同期数据可以明显看出，2020年1~7月，质谱联用仪每月进口金额较去年同期变化不大，除6月较去年有所增长之外，其他月份均有少许下降，而2020年8~11月，质谱联用仪每月进口金额较去年同期则表现出明显的增长。2019、2020年1-11月质谱联用仪主要海关进口国数量（单位：台）2019、2020年1-11月质谱联用仪主要海关进口国金额（单位：人民币/元）2020年1-11月质谱联用仪海关进口国金额分布图 根据海关数据，近两年我国主要从新加坡、日本、美国、德国、爱尔兰、英国、加拿大以及荷兰等国家进口质谱联用仪。其中进口金额最高的前5个国家分别是新加坡、日本、美国、德国和爱尔兰。同时，值得注意的是，以往我国从中国台湾进口质谱联用仪非常少，而2020年进口数量激增，但进口金额非常少，笔者估计可能涉及相关配套配件。2020年1-11月质谱联用仪进口企业注册地分析图 通过海关进口质谱联用仪的企业注册地数据，可以大致了解到进口质谱联用仪在国内的“落脚地”。可以看出 ，2020年1-11月，广东、上海、北京、江苏、浙江、四川 、山东 等省市进口质谱联用仪数量较多，而这些地区也是我国经济较发达，检验检测相关行业比较发达的省份和地区。 就海关进出口数据来看，质谱联用仪在国内的市场潜力非常巨大，2020年尽管新冠疫情爆发给各行各业造成一定影响，但我国质谱联用仪市场增长依然明显，虽然2020年1~3月受国内新冠肺炎疫情影响，进口数量较去年明显下降，而4月份却迎来“报复性”增长，进口量增长达到去年同期的两倍多。 另一方面，由于国内掌握质谱联用仪所涉及的原理、模拟、计算、设计、工程化、工艺化、生产、应用开发及维护等各环节专业技术的人才及专业类公司仍然相对较少，质谱联用仪的发展还是远远落后于西方发达国家。无论是产品数量还是价格上，国产仪器与进口质谱联用仪都存在较大差距，产品数量方面差距尤为悬殊。不过，近年来国产出现的几款市场化的气质联用仪在一定程度上也能满足部分企业的要求，尤其是在环境监测领域。未来，国内仪器厂商也应更加重视自主知识产权与仪器自主研发。质谱联用仪国产化之路任重而道远。

卡内基梅隆大学和俄罗斯圣彼得堡国立大学的研究人员提出一种算法——MolDiscovery，提高了小分子识别的效率和准确性。该算法使用分子的质谱数据来预测未知物质的「身份」，在研究早期告诉科学家他们是偶然发现了新事物，还是仅仅重新发现了已知事物，可节省发现新的天然医药产品的时间和金钱。　　该研究于6月17日以「MolDiscovery: learning mass spectrometry fragmentation of small molecules」为题发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。 MS 是一种电离化学物质并根据其质荷比（质量-电荷比）对其进行排序的分析技术。广泛应用于各个学科领域中通过制备、分离、检测气相离子来鉴定化合物。　　质谱图是小分子的指纹，可以用一组质量峰表示，但与指纹不同的是，没有庞大的数据库来匹配它们。尽管已经发现了数十万种天然分子，但科学家们无法获得他们的质谱数据。　　目前，已经出现了包含数万个小分子注释质谱的谱库，为开发基于机器学习的方法来提高计算机数据库搜索的灵敏度和特异性铺平了道路。然而，现有方法对于超小分子（1000 Da）在计算上不足。　　现在，该研究团队提出一种质谱数据库搜索方法—— MolDiscovery，通过学习概率模型来将小分子与其质谱相匹配，大大提高了小分子识别的准确性，同时使搜索效率提高了一个数量级。　　从全球天然产物社会分子网络（GNPS；http://gnps.ucsd.edu) 搜索了 800 万个串联质谱后，MolDiscovery 以 0% 的错误发现率 (FDR) 鉴定了 3185 个独特的小分子，与现有方法相比，增加了 6 倍。在具有已知基因组的 GNPS 存储库的一个子集上，MolDiscovery 正确地将 19 个已知和三个假定的生物合成基因簇与其分子产物联系起来。　　MolDiscovery 框架　　MolDiscovery 框架主要分两个过程：训练过程和评分过程。具体步骤：　　从构建代谢物图和生成碎片图开始。对于后者，MolDiscovery 使用一种新的高效算法来查找代谢物图中的桥接和 2-cuts；　　MolDiscovery 继续学习匹配碎裂图和质谱的概率模型；　　对小分子光谱对进行评分，计算 FDR。基准测试　　MolDiscovery 与其他五种最先进的方法进行了比较，数据库搜索结果显示，MolDiscovery识别效果最好，平均可以正确识别测试 GNPS 和 MoNA 数据中的 43.3% 和 64.3% 的小分子。所有测试方法的最高 K = 1、3、5 和 10 准确度。（来源：论文） MolDiscovery 也是针对 DNP 搜索 GNPS 的最快和最节省内存的方法之一。在预处理阶段，MolDiscovery 比其中一种方法快 300 倍以上。　　还根据正确分子匹配的质量范围评估了运行时间。对于质量 1000 Da 的分子光谱，相同质量范围内，MolDiscovery 平均只需 6 分钟和 24 秒。　　注释 8 倍多的光谱，识别出 6倍多的独特化合物　　从GNPS 搜索了 800 万个串联质谱，在严格的 0% FDR 水平下，MolDiscovery 注释了 8 倍多的光谱，并识别出比 Dereplicator+ （一种从MS中识别小分子的数据库搜索复制器）多6倍的独特化合物。　　MolDiscovery 搜索在 10 个线程上花费了 34 天，与单线程上的预测 329 天非常接近。值得注意的是，在搜索如此大规模的光谱数据集时，MolDiscovery 比其他方法要高效得多，只需要对分子数据库进行一次预处理，可以有效地搜索未来的光谱。　　节省新药研发时间、成本　　「科学家们浪费了大量时间来分离已知的分子。」研究团队成员 Hosein Mohimani 说。「早期检测分子是否已知，可以节省时间和数百万美元，并有望使制药公司和研究人员更好地寻找可能用于新药开发的新型天然产品。」　　Mohimani 解释说：「例如，科学家检测出一种在海洋或土壤样本中有望成为潜在药物的分子后，可能需要一年或更长时间才能识别出这种分子，而不能保证该物质是新的。MolDiscovery 使用质谱测量和预测机器学习模型快速准确地识别分子，且无需依赖质谱数据库进行匹配。」　　该团队希望 MolDiscovery 将成为实验室发现新型天然产物的有用工具。MolDiscovery 可以与 Mohimani 实验室开发的机器学习平台 NRPminer 协同工作，帮助科学家分离天然产物。

p 　　中美贸易战第二回合，双方的牌局都已亮明，中方的反击如期而至。5月13日晚7点的央视新闻联播,主持人康辉播报了一篇题为《中国已做好全面应对的准备》的国际锐评。《新闻联播》这个话题在很短时间内就冲上了社交热搜榜单第一名!节目播出后，央视新闻官方微博转发数小时，阅读量就已突破3600万，播放量超过4600万，单条微博的点赞数量超150万。 /p p 　　同样，科学仪器行业的专业媒体这两天也在不断地将自己的镜头对准600亿美元美国进口商品中的各类仪器/仪表及相关产品。从笔者对于专业社交媒体上从业人员的评论、留言的观察看，不少人对于质谱市场未来走势的关注似乎更高一些，尽管从加征关税的税率划分来看，以质谱联用仪(海关编号：90278012)为代表的质谱仪器是在5%的最低一档。 /p p 　　作为一类精密分析仪器，质谱产品以其技术含量高、应用范围广、价格昂贵而一直格外受到国、内外相关仪器厂商的关注。从学科角度看，质谱领域也是当前分析化学最活跃的前沿领域之一。因此，质谱的关注度高一些，也在情理之中。 /p p 　　为了探究一下贸易战打到眼下这个阶段，对于进口质谱仪器市场是否已开始产生一定的影响，笔者统计分析了一下质谱联用仪(海关编号：90278012)最近一段时期的进口数据。 /p p 　　作为对比，我们在收集美国相关数据的同时也收集了日本、德国两个国家作为对比，以期更客观地观察近期中国进口质谱联用仪市场情况。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/46c1fa2c-f2c0-4ee0-9be9-b1504b162a87.jpg" title=" 海关季度数据.png" alt=" 海关季度数据.png" / /p p 　　根据海关数据，我们可以看出2018年Q1中国从美国进口的质谱联用仪为364台，而到了2019年Q1中国从美国进口的质谱联用仪仅为199台，进口数量减少了45.3%。作为对比的是，同期中国从德国进口的质谱联用仪数量基本保持持平，而从日本进口的质谱联用仪则从2018的227台增长到315台。不仅从美国进口的质谱联用仪数量有所下降，美系质谱联用仪的进口总价也从2018年Q1的2.71亿下降至2019年Q1的2.06亿，但美国进口质谱联用仪平均单价从74.6万上升至103.6万，如此幅度的价格涨幅背后难免有税率方面的影响。 /p p 　　之后笔者又统计了中国从这三个国家近6个月进口的质谱联用仪数量。这6个月时间也是中美贸易摩擦磋商的时期。期间彼此间经历了加收关税、谈判、暂停加征关税、继续谈判的过程。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 547px height: 342px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/b99ebabb-7399-483e-bb58-21c2c0a3879c.jpg" title=" 美国进口数据.png" alt=" 美国进口数据.png" width=" 547" height=" 342" / /p p style=" text-align: center" img style=" width: 529px height: 296px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/b45d9cea-3cb2-4d20-8296-142561db7716.jpg" title=" 德国进口数据.png" width=" 529" height=" 296" / /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 556px height: 323px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/0fd2d9ee-dc6a-4af1-95e7-57d8250694fd.jpg" title=" 日本进口数据.png" alt=" 日本进口数据.png" width=" 556" height=" 323" / /p p style=" text-align: center" br/ /p p 　　从图中我们可以看到，2018年10月以来，中国从美国进口的质谱联用仪数量始终没有超过90台，而此前几月，除了由于中国2月农历新年的影响，每月进口的质谱联用仪数量都在100台以上。而且，通过对比可以看出，11月是质谱联用仪进口的一个高峰月数，德国、日本的质谱联用仪进口数量都有一定数量的上升，而中国从美国进口的数量却在11月份不升反降，到了12月份美国的质谱联用仪进口数量才有所增长。大环境下，12月1日，国务委员兼外交部长王毅在向中外媒体介绍中美元首会晤情况时表示，双方已达成共识，停止相互加征新的关税。而到了2019年，可以看出，除了二月受新年的影响， 2019年1月和3月从日本，德国进口的质谱联用仪数量相比2018年12月都有超过50%的增长，而同期从美国进口的质谱联用仪数量却仅和去年12月持平。即使考虑到12月双方暂停加征关税后对11月和2019年1月中国进口美国质谱联用仪市场产生的吸纳作用，但在经过了2019年头两个月的市场冷静期后，3月从美国进口的质谱联用仪数量也仅较2018年12月质谱联用仪数量略有增长。 /p p 　　从以上数据可以看出，自中美贸易战以来，中国进口的美国质谱联用仪数量确实受到了一定的影响，这种影响在2019年体现的尤其明显。虽然我们无法定论美国进口的质谱联用仪数量变化是否只是由中美贸易战引起的。但危巢之下，安有完卵的道理让我们明白一味相争只会损人害己，还是希望中美双方可以认清形势，回归正轨，争取在相互尊重的基础上达成一个互利双赢的协议。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/76c66f1b-33a7-4c49-8ccb-c6c8ad691535.jpg" title=" 绿· 仪社.jpg" alt=" 绿· 仪社.jpg" / /p p 　　扫二维码加“绿· 仪社”为好友 了解更多对科学仪器市场的分析评论! /p

超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)已经成为蛋白质组学、代谢组学以及药代动力学研究中的一项核心支撑技术，通过对不同生物样品的定量研究可以全面、精细地表征该生物体系的生理特性及预测功能。在用于蛋白质组学的质谱分析中，无标定量以其稳定性和安全性逐渐占据了主要地位。MSE方法是由Waters公司开发的应用在Q-TOF类型质谱仪器上的一种组学数据采集方法，作为一种数据独立获取(DIA)方式，它可以提高无标蛋白质定量的准确性和动态范围。但由于它特殊的输出格式形式，一些致力于分析数据依赖型(DDA)数据的常用开源软件不能对MSE 数据进行进一步的分析。 　　近日，中国科学院天津工业生物技术研究所水雯箐研究组成功建立了对基于MSE方法的无标定量蛋白质组学数据的新分析流程。在该研究中，结合开源软件Skyline和统计软件Diffprot建立起的工作流程，实现了对无标定量MSE质谱数据的定量分析。通过对磷酸化肽段和全细胞质蛋白质组定量数据的分析应用，验证了新开发流程的可靠性、稳定性、准确性和透明便捷的处理流程。另外，该研究创新性地发现改进后的新流程也可以应用于对小分子化合物的大规模定量分析，在蛋白质配体相互作用实验中，研究人员利用该新流程发现了针对药物靶点蛋白NDM1的新型小分子配体。 　　该研究获得国家自然科学基金和天津自然科学基金项目的支持，相关研究成果已经发表于Proteomics (2014,14:169&ndash 180)，天津工生所和南开大学联合培养的研究生刘姗姗为第一作者。 　　 无标定量MSE数据分析流程图

p style=" text-align: center " span style=" font-family: times new roman " 　　 /span span style=" font-family: times new roman " 2016年5月5日中国北京讯——生命科学技术及液相质谱领域的全球优秀厂商SCIEX公司，今日与上海诗丹德生物技术有限公司于上海浦东新区博雅酒店隆重的举办了中药化合物质谱数据库新品联合发布会。该质谱数据库的发布旨在帮助传统中医药研究者通过准确分子量、同位素分布等信息和MS/MS谱库进行匹配，快速且精准的对中药成分进行深度分析。 /span /p p style=" text-align: center " span style=" font-family: times new roman " img title=" 是_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201605/insimg/d71a0601-7432-4372-af65-48c492bbe203.jpg" / /span /p p style=" text-align: center " span style=" font-family: times new roman font-size: 14px " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) font-family: times new roman " 剪彩嘉宾图 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) font-family: times new roman " 片从左至右分别为中山大学生命科学院教授苏薇薇，上海中医药大学中药研究所所长王峥涛，诗丹德生物技术有限公司总经理谢天培，SCIEX公司全球VP暨亚太区总经理Jason Peng，SCIEX公司中国区总经理邵宏以及SCIEX公司HGM部门产品策划经理Jeremy Netto /span /strong /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　中药成分分析极其复杂，其化学成分是中药发挥药效作用的物质基础，也是实现中药现代化的关键所在。因此，中药有效成分的结构鉴定成为了中药成分分析的瓶颈。当前的研究人员对药物成分的鉴定还是基于经验，根据测定的精确质量数、碎片离子、使用对照品进行比对以及网络检索等进行手动的分析与鉴定。这样不仅导致检测结果准确度低，而且极其耗时。 /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　以20世纪70年代屠呦呦教授发现青蒿素为例。在523计划实行的十年中，全国共收集抗疟中草药和验方上万，广筛提取物5000余种，而青蒿最终被判定是唯一有效的品种。这个项目可谓是特殊年代的奇迹，耗资巨大。如果借助当今的高分辨质谱进行筛选活性成分的话，运用一级和二级的质谱数据库，那么发现和确证未知和不同种天然产物的速度和成功几率就要高得多。 /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　为了帮助传统中医药研究人员快速的发现中药有效成分并快速鉴定其结构，SCIEX公司与上海诗丹德生物有限公司历经两年时间，完成了2万多种中药一级质谱信息和近千个中药化合物的二级质谱数据库的建立和后期认证工作。此次双方的合作是基于《2015版中国药典一部》中的中药材，利用中药成分标准品，通过SCIEX TripleTOF快速高分辨质谱仪，采集包括皂苷类、黄酮类、黄酮苷类、三萜类、苯乙醇苷、有机酸等近千种中药有效成分完成高分辨MS/MS数据库的建立。在中药成分鉴定中，软件能够自动进行数据处理，MS/MS数据库检索，根据分子量、同位素分布和MS/MS谱库匹配，给出综合得分。从而帮助医药研究人员更加直观且准确的进行天然产物分析。 /span /p p style=" text-align: center " span style=" font-family: times new roman " img title=" 说_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201605/insimg/f11a49f2-b0b2-41f3-94cb-a573469d1deb.jpg" / /span /p p style=" text-align: center " span style=" font-family: times new roman font-size: 14px " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) font-family: times new roman font-size: 14px " SCIEX公司全球VP暨亚太区总经理Jason Peng /span /strong /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　“中药标准品价格昂贵，目前市面上没有任何完整的中药成分质谱数据库。上海诗丹德生物技术有限公司在中药物质基础研究和中药标准品制备及其检测分析方面的能力能够帮助我们更好的服务于中国中医药领域的客户，我们对此次合作非常激动。”SCIEX公司全球VP，亚太区总经理Jason Peng表示。 /span /p p span style=" font-family: times new roman " strong 　　关于SCIEX公司 /strong /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　SCIEX公司是生命科学分析仪器技术发展的全球优秀厂商，致力于协助解决复杂的生命科学问题。SCIEX公司为生命科学众多领域提供仪器、软件、技术等服务，包括蛋白质生物标志物研究，疾病研究，药物研发，食品安全和环境检测等。SCIEX公司拥有40余年辉煌的技术创新历史，是持续专注于质谱和分离科学仪器的全球优秀厂商。 /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　 strong 　关于上海诗丹德生物技术 /strong /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　上海诗丹德生物技术有限公司是一家致力于中药标准物质研发生产、中药产品检测分析及健康产品质量标准研究的科技型技术服务企业。公司主营业务包括中药标准物质研制、中药提取工艺开发、中药产品定性定量检测、中药质量研究及健康产品质量研究等技术服务。 /span /p p & nbsp /p

p 　　近日，融智生物宣布建设完成基于全新生物组学理念的微生物质谱数据库。这是全球首次发布 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 商品化生物组学微生物质谱数据库 /span 。 /p p 　　传统上，基于不同的细菌或真菌内蛋白组成分特别是核糖体蛋白有显著的差异，对核糖体蛋白组的质谱测试，可用于快速、高准确度鉴定微生物。基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS，)亦因此应用，广泛应用于欧美等发达国家以及我国的三甲医院、省市级食品安全监管机构等。结合了该方法的质谱在业内一般被称为“微生物质谱”。限于传统MALDI-TOF MS的性能局限，该方法未能利用更丰富的生物信息。 /p p 　　 span style=" color: rgb(79, 129, 189) " strong 超4000种，生物组学微生物信息数据库 /strong /span /p p 　　微生物质谱可实现对已知微生物的鉴定，其鉴定核心之一为微生物数据库容量。传统的微生物数据库建设方式为使用质谱仪采集经过形态学或基因组学确认的已知微生物核糖体蛋白特征峰信息，并形成数据库。该方法效率低、成本高，准确性难以保障。也因此，虽然地球上的微生物种类多达百万种以上，但目前可用于微生物质谱鉴定的微生物只有数千种。 /p p 　　拥有先进科学仪器和生命科学背景的融智生物创新性地利用了新的微生物数据库理念，改变了传统的建库流程，近期完成了QuanID微生物数据库的建设。通过生物组学信息的结合，在独特数据算法支持下，高效率地建设质谱鉴定微生物数据库。截至目前，QuanID微生物数据库已建成包含超过4000种微生物(细菌、真菌)，涵盖临床、食品安全、畜牧兽医、环境生态和科研等多个领域的巨大微生物质谱数据库。经过临床、疾控、食品安全、水产畜牧等多行业近万个样本的实际验证，(种、亚种级)准确率高达95%以上。融智生物认为，基于生物组学的QuanID微生物数据库代表了新一代质谱微生物数据库的发展方向，将取代传统的建库方式。 /p p 　　在全新建库方式之外，融智生物还与多家国内知名菌种保藏单位合作，不断完善本地特有微生物数据库的建设，使得该微生物数据库不仅可胜任国际通用微生物鉴定，同时，更适合国内用户需求。未来，融智生物还将进一步快速扩展微生物数据库容量，使微生物质谱可适用于更广泛的行业。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201807/insimg/cffd7d06-3359-4771-89aa-c140b0875c28.jpg" title=" 1.jpg" / /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(0, 0, 0) " strong QuanID微生物鉴定质谱系统 /strong /span /p p 　　2017年，融智生物宣布推出新一代宽谱定量飞行时间质谱QuanTOF，基于该质谱平台，融智生物开发了包括糖化血红蛋白定量检测系统、QuanID微生物鉴定质谱系统、SNP基因分型质谱系统、猪肉品质鉴定系统等多个应用产品。该平台于2018年4月被由两院院士等专家组成的专家委员会评定为“整体性能达到世界先进水平”。 /p p 　　 strong 关于融智生物 /strong /p p 　　由两院院士领衔、国家千人计划特聘专家创立，是专业致力于生命科学分析仪器设备、耗材及解决方案的研发、生产、销售、服务的国家级高新技术企业，注册资本5000万元。公司在美国波士顿、北京、青岛、南京和杭州等地布局了研发、生产、应用开发、销售、服务等分中心，建有院士工作站，与中国农业大学、中国科学院等多家科研机构建立了联合实验室，并承担了多项国家和地方科技创新研发项目。 /p p 　　作为一家拥有自主知识产权的研发型高科技企业，公司成立以来累计研发投入超过5000万元，目前已拥有“宽谱定量飞行时间质谱(新一代基质辅助激光解吸飞行时间质谱)”及“微流控芯片核酸快速分析”两大技术平台，其中“宽谱定量飞行时间质谱平台”被两院院士组成的鉴定委员会鉴定为“整体性能达到国际领先水平”。 /p p 　　基于两大核心技术平台，融智生物开发了微生物快速鉴定质谱系统、SNP基因分型质谱系统、蛋白定量分析质谱系统、质谱成像系统、食品溯源质谱系统以及食源性致病菌快速检测系统、呼吸道病原体检测系统、禽流感病毒检测系统、转基因测试系统等系列产品，应用涵盖临床医疗、检验检疫、食品安全、疾控等领域。公司已获CFDA二类医疗器械注册证1项、医疗器械生产许可证1项 1类IVD试剂证8项。 /p p 　　扎根国内，放眼国际，成为具有国际竞争力的生物科技企业是融智生物的经营目标，融智生物将持之以恒地为高端生命科学仪器的国产化、国人医疗健康水平的提高做出贡献。 /p

化合物鉴定效率低下在中药研发过程一直是个难题，想要使鉴定效果立竿见影，除了需要优质的仪器设备之外，如能有个涵盖全面、高精质量的数据库掌握在手，是否能够成为研发人员的福音呢？请看赛默飞如何携手清华大学实现这一点： 研究背景随着质谱技术的不断发展，尤其是利用高分辨质谱能够准确获取待测物质荷比，适用于复杂样品中多种化合物的同时高选择性分析，具有检测灵敏度高、动态范围宽的特点，因此，其在化合物定性研究领域越来越受到广大学者欢迎。需要注意的是，虽然通过高分辨质谱技术，可以直接观测到化合物的保留时间、质荷比、同位素分布和碎片离子信息，但是在进行结构推导时需利用大量文献检索和分析人员的经验才能完成，导致化合物鉴定效率低下。 为了解决质谱结构推导问题，帮助研究人员快速准确鉴定中药成分，赛默飞世尔科技与清华大学药学院药物发现平台合作，以《中国药典》2015年版（一部）收录的中药材为参考，利用Thermo Scientific静电场轨道阱 (Orbitrap) 高分辨质谱平台，采用特定的色谱-质谱采集方法，完成了1200余种中药化合物对照品的一级和碎片质谱图采集，获得了7千多张目前市面上最高质量的二级质谱图。可实现中药及天然产物成分的快速准确表征。 01赛默飞中药高分辨数据库简介数据库收载化合物来源于将近430种常见植物药、动物药、濒危物种和药食同源物种，涵盖所有常见的中药成分类型，如苯丙素、醌、黄酮、萜、甾体、生物碱、酚酸和其他类等。在数据处理软件TraceFinder和Compound Discoverer (CD) 的帮助下，根据化合物的保留时间、不同加和离子的质荷比、同位素丰度、碎片离子等信息可对原始数据进行数据库检索并综合打分，从而快速鉴定化合物的结构。该数据库的优势在于：①采用特定数据采集系统，获得相对固定的化合物保留时间，可为鉴定化合物同分异构体提供帮助；②Orbitrap高分辨质谱仪具有分辨率高、质量精度高、稳定性好等特点，有力保障了数据库谱图质量；③添加了常见的植物基源，可对特定中药的成分进行快速筛选；④各化合物均添加了CAS ID 、ChemSpider ID 和PubChem ID ，可以链接至相应网站做结构查找。02样品采集系统本数据库基于超高效液相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱 (UHPLC-Orbitrap HRMS) 平台。可适用于Q Exactive系列、Fusion系列高分辨质谱所采集的数据检索。03数据库界面展示本数据库分别基于TraceFinder软件和谱图管理软件mzVault进行搭建，得到可用于高通量快速筛查的Database和可用于实际谱图匹配的Spectral Library。图1 基于TraceFinder软件平台的Database界面图2 基于mzVault软件平台的Spectral Library界面04数据库应用领域该高分辨数据库结合Thermo Scientific已有的在线高分辨数据库mzCloud，使得赛默飞在中药成分鉴定、有害残留控制和植物代谢组学等研究领域的解决方案更加完善。图3 赛默飞中药成分鉴定解决方案图4 赛默飞植物代谢组学解决方案 特别鸣谢OTCML数据库凝聚了清华大学药学院药物发现平台各位老师的倾情奉献与汗水，特此鸣谢为该数据库做出卓越贡献的科学家们：丁怡：教授，清华大学药学院药物发现平台主管；侯朋艺：博士，赛默飞世尔科技生命科学质谱应用专家；艾静雅：清华大学药学院药物发现平台质谱应用工程师；庞欢欢：清华大学药学院博士后；其他参与数据库建立工作人员：宋词（清华大学药学院） 更多详情，请关注“赛默飞色谱与质谱中国”公众号。

p 　　感染性疾病的爆发与流行是我国乃至全球的公共卫生威胁，感染性疾病占全部死因的25%以上，而微生物快速准确鉴定是感染性疾病治疗的关键因素。国家卫计委关于全国食物中毒事件情况的通报中，微生物性中毒事件及中毒人数均居首位。2010年美国沙门氏菌感染、2015年肉毒杆菌污染奶粉等生物安全公共事件，都突显出致病菌的严重危害。 /p p 　　目前微生物国标的生化培养鉴定方法，鉴定时间超过72小时，鉴定范围在600种以内。该项目在国家重大科学仪器设备开发专项和传染病重大专项的支持下，由军事科学院牵头，中科院微生物所、国家疾控中心、301医院、302医院、毅新质谱等十几家国内知名医疗单位及机构联合，攻克离子聚焦与双场加速、脉冲延迟与例子推斥等质谱技术难题 研发了微生物全细胞蛋白组提取试剂 历时5年，经过3万株菌的蛋白组生物信息分析，开创了非线性相似性度量的人工智能算法，共同建立了超过370属、2200种、7900株的微生物蛋白指纹图数据库及全球首个微生物质谱云中心，实现了2200种微生物在培养后5分钟内快速鉴定的飞行时间质谱系统。时至今日，该数据库已经拓展至8100株，临床验证数量超过15万株。项目。该成果已在40余家医院及科研单位开展应用，获得了包含北京协和医院、解放军302医院、浙江大学附属第二医院、深圳北大医院、北大口腔医院等机构在内的一致好评，以下为部分医院发表的相关文章及用户体验。 /p p 　　该项目成果获发明专利4项、实用新型4项、软件著作权6项，发表论文20余篇。此次获奖，源于以下5大技术创新点。 /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/ba6a6a60-1e36-40a0-b1d7-e9e0320bc21e.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 406px " / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/0330b28c-ee31-406e-bdfb-b5696a52f9e1.jpg" style=" width: 650px height: 409px " title=" 002.jpg" width=" 650" height=" 409" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/24544e0d-ef9b-465e-9ac6-d2001ca5981b.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 003.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/e9e88416-68d0-450f-b1ee-2ce1b24916e0.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 004.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/d2ab5146-3d85-47f7-91dc-33c45d5e98bc.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 005.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/5fc87af2-2f89-4da1-9ec1-a352ada32350.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 006.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p 　　 strong 数据来源：北京科学技术奖答辩文件 /strong /p p 　　2月5日，北京市科学技术奖励大会隆重召开，北京市政府颁发了2017年度北京市科学技术奖。本次获奖领域涵盖纳米材料、生命科学、电子通讯、信息科学等领域，兼有原始创新、应用创新等环节。其中，由军事科学院牵头，由中科院微生物所、国家疾控中心、301医院、302医院、毅新质谱等十几家国内知名医疗单位及机构共同完成的 “2200种微生物蛋白谱数据库及飞行时间质谱鉴定系统研发及产业化”项目，喜获该奖项。 /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/bfb99ddb-b294-4d67-b8c9-5ca1686ab4c7.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 433" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 433px " / /p p style=" text-align: center " strong “2200种微生物蛋白谱数据库及飞行时间质谱鉴定系统研发及产业化”荣获北京科学技术奖 /strong /p p 　　北京市科学技术奖的设立，旨在奖励在本市科学技术进步活动中做出突出贡献的个人和组织，调动科学技术人员的积极性和创造性，加速本市科学技术进步，促进首都的经济建设和社会发展。 本项目的完成， 是对该项目参与单位多年来所做贡献的认可与肯定。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/2343ebb0-dad2-4ad0-ab27-eee3b166f74a.jpg" title=" 00.jpg" width=" 580" height=" 436" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 580px height: 436px " / /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/f86e6cd4-3705-4b2e-b685-07ee0947c396.jpg" title=" 002.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 中共中央政治局委员、北京市委书记蔡奇，市委副书记、市长陈吉宁，国家科技部副部长李萌等领导为获奖者颁奖 /strong /p p br/ /p

p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 近日，岛津公司宣布发布IMAGEREVEAL MS质谱成像数据分析软件。该软件可以不需要任何额外的时间或麻烦，即可从多种角度分析数据，从而简化了数据分析过程。它特别适合用于分析大数据集或者同时分析多组数据。岛津将在9月5日至7日举办的JASIS展会上展示这款软件。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/9aa35697-5099-45a4-9d58-757dd3bbe885.jpg" title=" imagereveal_ms.jpg" / /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 质谱成像技术主要用于分析二维图像，这些图像显示了用质谱仪测定的物质的分布情况。近年来，在空间分辨率和质量精度方面的技术进步使得质谱产生了大量的数据，这对数据分析产生了极大的挑战。 /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp IMAGEREVEAL MS质谱成像数据分析软件可以通过轻松搜索大量质谱成像数据的功能，从而获得所需信息来解决上述问题，这可显著提高研究效率。该软件包括六种类型的数据分析功能，具有不同的可用功能，具体取决于客户选择的许可证。数据转换器可用于分析非岛津质谱仪测量的数据。 /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp IMAGEREVEAL MS软件起源于同九州大学医疗氧化还原导航创新中心的联合研究。自2006年以来，岛津通过提供一系列质谱系统和专门知识，作为合作伙伴参与了该项目。从2012年到2016年，岛津公司与三菱田边制药公司合作开发了质谱数据软件，该软件能够无缝分析从基质辅助激光解吸/电离质谱仪(MALDI-MS)上得到数据。所得到的原型均是IMAGEREVEAL MS软件研发的基础。 /p p br/ /p

只需基本的专业知识和简单的样品前处理即可迅速完成样品分析，提升操作效率与竞争优势沃特世公司（纽约证券交易所代码：WAT）近日隆重推出RADIAN ASAP系统。这款直接分析型电离质谱检测器专为非质谱应用专家而设计，只需简单制备样品，即可快速、准确地分析各种固体和液体。RADIAN ASAP系统不仅设计紧凑、质量可靠、操作快速简便，同时还具备强大的实时数据可视化软件功能，有助于制药、法医学、食品分析、化学品和材料，以及学术研究等众多领域的分析实验室提升竞争优势，迎合各种应用需求。 Waters RADIAN ASAP直接分析型质谱检测器沃特世公司质谱产品管理高级总监Gary Harland表示：“随着实验室之间的竞争加剧，如何在获取高质量结果的同时缩短样品周转时间变得尤为关键。如今，想要从激烈的竞争中脱颖而出，像直接分析型质谱这样功能全面、操作简单、分析速度快且性能可靠的技术是实验室必不可少的。RADIAN ASAP系统成功克服了过去引进质谱技术时难以解决的诸多困难，可以无缝部署到现有的实验室环境中，即便只接受过有限LC-MS操作培训的人员也可以快速获取准确结果。”突破重重障碍，实现快速高效的质谱分析Waters RADIAN ASAP系统将久经验证且稳定可靠的单四极杆质谱技术与专用的大气压固相分析探头（ASAP）离子源相结合，样品上样后数秒内即可出结果。气态分析物分子在N2等离子体中电离，然后被导入仪器，根据其质荷比进行分离。用户不再需要预先进行色谱分离，在1分钟之内就能获得实时样品分类和质量评估结果，从而有效地节省了过去耗费在样品制备上的时间和资源。英国特丁顿Eurofins Forensic Services的药物分析专家Ryan Francis与沃特世和LGC合作评估了RADIAN ASAP的系统性能。Ryan介绍说：“通过建立RADIAN ASAP的β模型，我们发现这是一款功能强大的物质分类鉴定和筛查的工具。它的出现充分证明了像沃特世这样追求技术创新的企业与科学界深度合作，必将不断突破极限，研发出适用且可靠的技术。”RADIAN ASAP系统可兼容多种沃特世软件解决方案，包括OpenLynx、MassLynx、IonLynx和LiveID。值得一提的是，在推出RADIAN ASAP系统的同时，沃特世还发布了新版本的LiveID软件 — LiveID 2.0。新版LiveID软件延续了样品分类和真伪鉴别所用的建模功能，具有直观、现代化的用户界面，能给出简单易懂的结果。此外，该软件又新增了实时谱库匹配功能，通过匹配样品谱图与存储在软件谱库中的参比谱图来鉴定样品化合物。 广泛的应用领域RADIAN ASAP系统的自动化设置功能、精简的工作流程和操作方式、低培训需求等特点，能帮助实验室在不牺牲分析性能的情况下，充分满足日益增长的分析需求。该系统尤其适用于以下领域：• 制药：轻松获取质谱数据，实时评估反应进程和鉴定纯化组分；• 法医学：通过比对已知化合物库，快速、可靠地鉴定违禁药物； • 食品和饮料：供应商和监管机构可用于检验产品真伪和安全性、判断产品是否掺假或变质，从而帮助提升食品行业诚信度；• 化学品和材料：通过例如材料放行检测或配方性能检测，简化质量控制和产品开发流程； • 学术研究：为学术研究实验室提供稳定可靠的教学和方法开发解决方案。RADIAN ASAP系统由沃特世（新加坡）研发，目前已面向全球供货。如需深入了解直接电离质谱分析技术在法医学领域的应用价值，敬请观看SelectScience网络研讨会：使用直接电离质谱技术进行实时法医学药物分析（可点播观看）。其他参考资料• 访问沃特世网站获取更多有关RADIAN ASAP系统的信息；• 阅读《美国质谱学会杂志》文章，了解更多有关RADIAN ASAP系统的信息。

p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 中国科学院计算技术研究所研究员贺思敏及其研究团队设计和实现了新一代开放式搜索算法Open-pFind，可提高质谱数据解析的数量与质量，有望成为蛋白质组学日常数据分析的主力工具。相关成果10月9日在线发表于《自然—生物技术》。 br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201810/uepic/419b4d61-469e-48e0-baf9-3ef492f7ff8b.jpg" title=" 2018-10-12_165404.png" alt=" 2018-10-12_165404.png" / /p p style=" line-height: 1.5em " 　　质谱数据的低解析率直接影响着肽段和蛋白质鉴定数目和鉴定精度的提高。质谱数据解析率一直较低，是由于质谱数据中通常有大量存在意外修饰或发生意外酶切的肽段，传统的限定式搜索因搜索空间有限，通常无法对上述肽段进行有效检索。 /p p style=" line-height: 1.5em " 　　新一代开放式搜索引擎Open-pFind采用基于序列标签索引的开放式搜索流程，快速扫描蛋白质数据库并对部分高质量谱图进行鉴定。在此过程中，意外修饰、突变、半特异及非特异性酶切肽段均在引擎的搜索空间内。Open-pFind通过基于支持向量机的肽谱匹配重打分算法，挖掘数据中的特征信息，并据此进行第二次精细搜索。同时，Open-pFind集成了前端数据处理的pParse模块，对肽段母离子进行校准，并有效提取混合谱图，进一步提升了谱图解析率。 /p p style=" line-height: 1.5em " 　　在四组典型质谱数据集上，Open-pFind解析率均达到了70%~85%，比同类软件鉴定结果多出50.5%~117.0%。对于高质量的串联质谱图，Open-pFind甚至基本实现了完全解析。在搜索空间是常规引擎5个量级的基础上，Open-pFind的速度仍然是常规引擎的2~3倍，是同类开放式引擎的数十倍甚至上百倍。在超大规模人类蛋白质组数据集上，Open-pFind报告了超过12000种蛋白，且准确度远远超过以往常规分析结果。 /p p 　　 /p p br/ /p

4月11日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所传感中心罗茜团队在质谱成像数据分析领域获得重要进展，成功开发了一种多模态融合验证的空间分割新方法，可以准确可靠地确定质谱成像数据的感兴趣区域（regions-of-interest,ROIs）。相关研究成果发表在生物数据科学领域国际知名期刊GigaScience上，深圳先进院郭昂助理研究员为论文第一作者，罗茜研究员为论文通讯作者。质谱成像（Mass Spectrometry Imaging, MSI）是一种具有空间分辨能力的新型分子组学技术，为研究人员提供了理解生物现象背后生化机制的新手段。它通过扫描收集组织切片上各个位置的完整质谱图，可免标签、高通量地同时获得几十到几百个分子的空间分布信息，其能够探测的分子种类包括蛋白质、肽、脂类和代谢物，具有灵敏度高和化学特异性强的特点。在MSI数据的统计分析过程中，一张完整的组织切片通常会被“虚拟地”划分成许多感兴趣区域（Regions-of-interest, ROIs），这些区域往往对应着不同的解剖学或病理学标签。准确划分ROI是挖掘空间分子组学数据的前提，对于发现疾病等因素引起的分子变化至关重要。然而，在现有的ROI划分方法中，传统手动方法依赖主观判断且耗时费力，而基于质谱间相似性聚类算法的空间分割（spatial segmentation）方法，虽然很大程度上实现了自动化，但其结果易受仪器噪声和伪影影响，并且关键算法参数的选取（如直接决定空间分割颗粒度的聚类数/簇数K）仍存在一定的主观性，导致其结果可靠性较差。对此，研究团队提出了一种基于多模态融合思想的“半监督”新方法，即依靠“AI病理师”验证空间分割得到的ROI结果。研究团队创新性地融合MSI中获取的分子组分信息和H&E病理图中获取的组织形态信息，实现了从两个相对独立互补的生物信息源，交叉验证ROI的划分结果，有力保证了其生物学意义上的可靠性。其中，深度卷积神经网络被作为视觉特征提取器，从H&E染色图像中计算切片各位置的组织形态学谱图（Histomorphological Features，HF），然后根据不同位置间的组织形态谱相似性，通过聚类分析实现无监督切片分区。最后，通过Cohen's kappa系数评估基于MSI和基于组织学的两组ROI间的相似性，选取可以最大化相似性的Kmeans聚类算法的关键参数——簇数K，将两种模态判断类别标签一致的区域输出，进而实现不同成像模态生成的ROI进行交叉验证，令生成的ROI具有高可信度。基于多模态融合方法的自动组织分区流程图 科研团队供图团队开发多模态融合方法划分质谱成像数据ROI并应用于小鼠肾组织样本和原位种植肿瘤研究，发现ROI与ground truths完美呼应，且广泛适用于不同类别的组织样本。据介绍，该工作涉及的核心代码与数据将完全开源共享，该方法为以MSI为基础的空间代谢组学和蛋白质组学研究者，提供多模态数据融合技术方法，进一步发展临床病理切片的细胞化学异质性研究。“这篇研究文章中使用的深度卷积神经网络（DCNN）方法是人工注释的一个有趣的替代方法，作者在探索劳动密集型人工注释的自动化替代方法方面值得称赞。”英国爱丁堡大学遗传和分子医学研究所博士的Chris Armit对工作评价道。德国曼海姆质谱和光学光谱学中心（CeMOS）的Stefania Iakab博士则认为：“我高度赞赏作者无私地提供他们的工具，并为所有的数据预处理提供了必要的信息，以及为读者提供测试的示例数据。”

各位读者，大家早上好中午好下午好晚上好。近期，科学仪器领域的知名企业在披露的财报中不断释放出“经济下行压力加大”“客户支出谨慎且放缓”“下调全年业绩预期”等信号。面对这一局面，作为分析仪器“掌上明珠”的质谱仪市场表现又如何呢？当前，中国质谱联用仪市场仍高度依赖进口，进口产品市场占有率约90%。为探究质谱仪市场2023上半年的实际情况，仪器信息网结合海关进出口数据，试图找到答案。视频详情：我们先看下质谱大厂的业绩表现：赛默飞的分析仪器板块Q2收入同比增长9%，是四大业务板块之首，其中色谱和质谱业务有所推动；丹纳赫旗下的SCIEX公司Q2业绩实现高个位数的增长；Waters Q2营收增长4%至7.41亿美元，质谱增长接近20%.；布鲁克质谱业务增长近20%，timsTOF在蛋白质组学应用中需求强劲....虽然上半年整个科学仪器行业呈现低迷，质谱市场仍然交出了一份不错的“成绩单”。基于此，仪器信息网对比了2023年1-6月质谱联用仪的进出口数据，发现上半年质谱联用仪的进出口值相较2022同期均得到增长。进口额达到5.2亿美元（+11%），2622台（+24%），进口每台质谱联用仪均价为19.9万美元；出口额也从2022年的188万美元增长到618万美元，出口量从20台增长至56台，出口每台质谱联用仪均价为9.4万美元，平均每台质谱联用仪进口单价为出口单价的2.1倍。整体来看，2023上半年进口质谱联用仪市场增长非常明显，同时进口单价有所增长，从17.8万增长至19.9万美元。而我国质谱联用仪的出口量仍然很少，但相对于2022年上半年同期出口额和出口量均有所增长，同时出口单价明显增高。此外，2022-2023年1-6月，我国质谱联用仪的主要出口国家/地区从中国香港变为了俄罗斯。值得关注的是，质谱联用仪的年出口量在过去5年中均少于60台，2023仅上半年就突破了50台，为国产质谱的成绩点个赞。（本文仅统计了质谱联用仪这一个编码下的数据，未统计可能存在的，一部分进口质谱联用仪中可能将色谱部分和质谱部分分开报关的部分数据。）2023年1-6月质谱联用仪主要进口国比较表2023年1-6月，我国30个省市从新加坡、美国、日本、德国等14个国家和地区，累计进口2622台质谱联用仪，比上年同期增加264台、增幅11.2%，进口额达到5.2亿美元，同比增长1亿美元，增幅24%。进口金额TOP5的国家为新加坡、美国、德国、日本和爱尔兰。其中：新加坡是进口数量最多、进口金额最高的国家（进口715台，1.7亿美元，均价24万美元），美国的进口数量、进口金额均列第二（进口706台、1亿美元，均价15万美元。在进口质谱联用仪总金额的5.2亿美元中，每台质谱联用仪均价19万美元，其中德国的均价50万美元最高，其次是英国41万美元。新加坡进口的质谱联用仪均价为23.8万美元， 日本则为9.7万美元。相信大家也能看出来，这个价格差距和几家质谱大厂的产地相关，据了解，德国工厂生产赛默飞、布鲁克两家‘昂贵’的质谱仪，价格自然高。同时，新加坡工厂坐拥SCIEX、安捷伦以及赛默飞的部分产线，所以进口金额和数量都位居榜首。2022-2023年1-6月质谱联用仪主要进口国家金额月度变化具体来看上半年每个月的进口金额同比变化：2月-5月，连续4个月新加坡进口的质谱联用仪金额均同比增长，其中4月的增幅最大为72%。美国进口的质谱联用仪金额同样，除1月、6月同比下降外，2-5月的进口金额均同比增长，其中2月的增幅最大为267%。德国进口的质谱联用仪金额的月度变化则与新加坡和美国不同，后两者质谱联用仪在2月的进口金额均同比增长，而德国的进口额却在2月同比下降29%；在后两者进口额均同比下降的6月，德国同比增长109%。值得注意的是，德国相较于2022上半年同期进口额的增幅是几个国家中最大的，接近45%，进口额从6522万增长至9437万美元。接下来详细看下我国30个进口省市采购进口质谱联用仪的情况：2023年1-6月质谱联用仪主要进口省市比较表进口金额TOP3分别是广东省、北京市、上海市。进口数量TOP3分别是上海市、广东省、北京市。广东省的进口金额最高（进口580台，1.1亿美元），其次是北京市（进口375台，1.08亿美元）。而上海市的进口数量最多（进口697台，1亿美元）。这其中，北京市进口的质谱联用仪均价最高，为29万美元，广东省为19万美元，上海市则为15万美元。再来看出口，质谱联用仪出口金额相较于2022上半年的188万美元增长至618万美元，增长了228%，出口数量也从20台增至56台。2022-2023.1-6月，质谱联用仪的主要出口国家/地区从中国香港变为了俄罗斯。2023年1-6月质谱联用仪主要出口国比较表2022上半年出口俄罗斯的质谱联用仪共1台，9万美元，而2023年则增长为41台，共420万美元，出口额翻了近47倍，平均每台出口的质谱联用仪价格为10万美元；2022上半年出口到中国香港的质谱联用仪13台，共162万美元，平均每台出口的价格为12.5万美元，2023年则下降为5台，金额146万美元，平均每台出口的价格为29万美元，为2023年出口均价最高的地区。总体而言，我国质谱联用仪的出口量仍然很少，但相对于2022年上半年同期出口额和出口量均有所增长，同时出口单价明显增高，从9万增长至11万美元。

p style=" line-height: 1.5em text-indent: 2em margin-bottom: 10px " 近日，华大科技质谱业务部正式发布“Dr.Tom 质谱云”交互式数据循环挖掘系统。该系统与Dr.Tom一脉相承，是一款专为“零生信基础”的科研工作者设计的质谱数据分析系统，能够帮助工作人员快速进行的蛋白、代谢数据的分析与循环挖掘。 /p p style=" line-height: 1.5em margin-bottom: 10px " 　　“Dr.Tom 质谱云”具备以下功能特性： /p p style=" line-height: 1.5em margin-bottom: 10px " 　　1、 质谱项目结题报告& amp 数据便捷交付 /p p style=" line-height: 1.5em margin-bottom: 10px " 　　2、 质谱定量数据高效筛选和循环挖掘 /p p style=" line-height: 1.5em margin-bottom: 10px " 　　3、 9项常用专业质谱生信分析功能 /p p style=" line-height: 1.5em margin-bottom: 10px " 　　4、 功能延展性 /p p style=" line-height: 1.5em text-indent: 2em margin-bottom: 10px " “Dr.Tom 质谱云”从数据报告易懂性、筛选条件可调整、通过生信分析功能一键作图以及功能延展性等方面作了升级优化，使用户数据交付体验更好。 /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " br/ /p p style=" text-align: center " img width=" 550" height=" 253" title=" 微信图片_20190807102129.jpg" style=" width: 550px height: 253px max-height: 100% max-width: 100% " alt=" 微信图片_20190807102129.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/a6e3d33b-8aba-4556-987e-0e87f1c079f9.jpg" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 操作系统界面 /p p style=" text-align: center " 图片来源于网络 /p p style=" margin-bottom: 10px " 　　Dr.Tom 回顾 /p p style=" text-indent: 2em margin-bottom: 10px " 2018年8月，华大自主研发的交互式数据挖掘系统Dr.Tom上线，转录组数据分析进入新时代。 /p p style=" text-indent: 2em margin-bottom: 10px " 2019年5月，Dr Tom 2.0——多组学交互式数据挖掘系统上线，帮助生物信息分析人员快速掌握数据处理技能。 /p p style=" margin-bottom: 10px " 　消息来源：华大科技BGITech /p

岛津公司独特的质谱快速筛查数据库 --Compound Composer同时筛查942种农业和环境有害化学品 在GCMS分析中，由于仪器间的差异和仪器状态的不同，样品的保留时间、响应值会有不同，所以绝大多数定量分析必须通过分析标准样品，对目标化合物进行保留时间确认并制作相应的工作曲线而进行。随着国外各种法制法规的引入（如日本的肯定列表制度）以及我国食品安全和环境保护等法规的不断完善，待检测残留农药及有害化学品的数量在不断增加，标准样品的获得以及配制、保存所花费的大量人力财力，使检测部门越来越难以承受。基于这个全球实验室都共同面临的难题，岛津公司和日本北九州城市环境科学研究院共同开发了Compound Composer多成分同时快速筛查分析用数据库，这个数据库对定量分析所需要的信息（保留时间、响应因子、质谱图）进行了标准化，主要用于食品中残留农药、环境污染物多成分快速筛查分析以及突发食品安全和环境污染事件等的快速应对等领域。 该数据库的优势在于：1、不使用农药标准品就可以初步确定有害化学物质是否存在及其大概含量（半定量）2、数据库中登录942种有害化学品的保留时间、质谱图和校准曲线，其中农药450余种。用正构烷烃校正实际样品的保留时间，可以获得高可靠性的化合物鉴定结果。3、使用GCMS-QP2010系列的GCMSsolution进行分析和生成报告。4、数据库中的化合物信息易于随时增添和修改。 化合物分类Ⅰ 化合物分类Ⅱ 化合物数量 CH构成物质(194) 脂肪族化合物 31 苯系物 14 多环化合物 79 PCB 62 其它 8 CHO构成物质(150) 醚类 11 酮类 6 苯酚类 50 邻苯二甲酸酯 11 脂肪酸酯 34 其它 38 含氮化合物(113) 芳香胺 43 喹啉类 3 硝基化合物 42 亚硝胺 5 其它 20 含硫化合物(12) 12 含磷化合物(8) 磷酯类 8 PPCPs 14 14 农药(451) 杀虫剂 184 除草剂 118 杀菌剂 116 其它 33 合计(942) 942 同位素内标8 该数据库可广泛应用于：1、对受限制和不受限制的有害化学品的存在与否及其含量进行确证。2、对不易获得标准样品，但希望获得化合物定量数据进行的近似定量。3、意外事故和事件中化合物的快速鉴定和定量。4、快速创建定量分析用的定量表。 通过多成分同时分析用数据库Compound Composer提取目标物质量色谱图、质谱图、校正曲线和感兴趣的定量化合物所需的有关信息，生成一个GCMSsolution方法，使用数据库中正构烷烃的保留时间信息，结合该分析中所用的仪器条件下采集的正构烷烃测定的数据校正目标化合物的保留时间，不用再指定其它条件就可以用GCMSsolution工作站进行定性和定量分析。此外，校正仪器性能用的化合物数据也记录在数据库里，因此GCMSsolution的QA/QC功能有利于增强化合物定性和定量的可靠性。 注：1、 通过对GCMS仪器包括色谱柱进行适当的调节，该数据库定量能力就能够满足化合物筛查分析，但与实际样品校正曲线的方法相比较，定量会有一定误差。如果需要精确的定量结果，需分别测定标准样品，做校正曲线后进行定量分析。2、 请使用随数据库所带的方法样板文件中的分析条件。3、 当分析容易吸附和解吸的样品，如含氮化合物，或氨基甲酸盐，或拟除虫菊酯农药，其定量结果和实际值会有差异，取决于色谱柱条件和样品情况。 有关本数据库的详情，请您向岛津公司各分公司人员咨询。 关于岛津 岛津国际贸易（上海）有限公司是（株）岛津制作所为扩大中国事业的规模，于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司。 目前，岛津国际贸易（上海）有限公司在中国全境拥有12个分公司，事业规模正在不断扩大。其下设有北京、上海、广州分析中心；覆盖全国30个省的销售代理商网络；60多个技术服务站，构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。 岛津作为全球化的生产基地，已构筑起了不仅面向中国客户，同时也面向全世界的产品生产、供应体系，并力图构建起一个符合中国市场要求的产品生产体制。 以“为了人类和地球的健康”为目标，岛津人将始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务。 更多信息请关注岛津公司网站www.shimadzu.com.cn。

p 　　沃 span style=" font-family: times new roman " 特世公司在2016年6月2日发布了一款用于实验室数据采集和归档大数据的服务器应用软件Symphony& nbsp Data Pipeline。该软件提高了LC-MS数据采集与传输工作的自动化程度，从而提高了分析工作的速度节约了时间，并且能够降低人为误差，将科学家从重复的工作中释放，来做更为有意义的工作。 /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　“使用新的软件使我们在活化色谱柱的同时，就能够轻松的一步完成将原始数据复制到远程文件中，最大程度的扩大分析仪器的利用率。” 南安普顿大学蛋白组学研究中心主管Paul Skipp博士说，“此前，在分析开始前，仪器操作人员复制数据的几个小时，质谱仪常处于空闲状态。现在用了新软件，我们实验室的3台Synapt质谱能够24/7的产生数据，对于我们来说仅这一点就是巨大的提升。” /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　Symphony Data Pipeline在提高实验室效率方面还有很多表现。 /span span style=" font-family: times new roman " “我们认为软件的模块化很有价值，令我们可以快速响应用于试验数据处理的新方法，如实时质量控制、故障监测、保证数据完整性。” 帝国理工学院MRC-NIHR 信息学经理Jake Pearce说。“不仅如此，该软件在节省大量处理时间的同时还能够降低噪音和实现字节级的文件储存。” /span /p p span style=" font-family: times new roman " 　　Symphony软件能够让科学家在使用Waters MassLynx 质谱软件采集UPLC-MS数据时能够根据需要实现个人定制。Symphony软件将对数据文件进行多种操作，包括将数据文件移动到服务器、降低背景噪音、对数据进行压缩重命名和复制、运行可执行文件。操作者可对数据处理进行个性设计，且单台电脑、网络电脑都可以采集数据。 /span /p p & nbsp /p

p 　　编者按 /p p 　 span style=" color: rgb(127, 127, 127) font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　十年磨一剑。 /span /p p span style=" color: rgb(127, 127, 127) font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　　庞国芳院士带领一个团队，孜孜不倦地潜心研究，突破了农残检测在信息化时代的三大挑战，使我国在这一领域的检测技术达到世界领先水平 兢兢业业地做了4万批次的农残筛查，摸清了我国“菜篮子”中的农药残留家底，为相关部门的决策和监管提供了有效的科学依据。这种踏踏实实坐冷板凳的科研精神令人感佩! /span /p p span style=" color: rgb(127, 127, 127) font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　　一个人能做到如此已属不易，一个单位都在潜心科研更是难得。“两耳不闻窗外事，埋头苦干搞研究”，中国检科院就是这样一个生动的例子，也才能够收获如此丰硕的科研成果。 /span /p p span style=" color: rgb(127, 127, 127) font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　　面对机构改革、管理体制改革的大背景，观望或许是很多人的选择。然而身处改革洪流中的中国检科院却仍然能够静下心来认认真真钻研、踏踏实实做事，这样一个群体的实干精神更加值得赞叹。 /span /p p span style=" color: rgb(127, 127, 127) font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　　正是一群群科研工作者的坚守初心、不懈追求，我们才离中华民族伟大复兴的中国梦越来越近! /span /p p br/ /p p 　　民以食为天。食品安全牵动着每一个人的神经。而蔬菜水果中的农药残留可谓是食品安全领域中的“重灾区”。 /p p 　　中国工程院院士、中国检验检疫科学研究院首席科学家庞国芳带领的团队这些年来干了件大事。 /p p 　　他们采用我国学者自主研发的两种电子化检测技术，对45个重点城市(4个直辖市、27个省会城市、14个果蔬主产区,覆盖全国人口25%)1500余个采样点，采集了135种果蔬(占全国果蔬名录85%以上)4万批次市售样品进行了农药筛查，获得农药质谱图3.2亿张，基本查清了我国“菜篮子”中农药残留的“家底”。 /p p 　　 strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 担当重任，直面百姓关注热点 /span /strong /p p 　　作为农业大国，我国是世界上农药生产和消费量较高的国家。农药是一把“双刃剑”，在保护农作物生长、防治病虫害、提高农作物产量、保障农产品储存质量等方面起到了至关重要的作用。但由于其生物活性，残留农药对食品安全、生态环境的影响不可避免，也使农药饱受诟病，农药化学污染物是当前食品安全源头污染的主要来源。 /p p 　　党的十九大报告指出，“中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。” /p p 　　百姓生活水平提高后，必然对健康的需求更加强烈，对于农产品中的农药残留问题也愈发关注。“谈农药色变”已经成为当下中国比较普遍的现象，完全禁止农药的使用并不现实，研究出一套科学的农药残留监测与监控体系是当务之急。 /p p 　　“2012年，我们开始承担国家科技支撑计划中的‘食品中农药化学污染物高通量侦测技术研究与示范’项目 2015年，我们又承担了国家科技基础性工作专项‘水果和蔬菜中农药化学污染物残留水平调查及数据库建设’课题。”庞国芳告诉科技日报记者。 /p p 　　“最大的困难就是研究技术。”庞国芳告诉科技日报记者，“我们检索了1990年至2016年，世界上15种著名期刊的4600多篇论文，对所有的技术进行详细分析，发现农药残留检测技术主要有两个发展阶段。1990年至2002年，是色谱技术引领质谱技术发展，2002年以后，质谱技术超越了色谱技术。” /p p 　　庞国芳团队分析认为，从检索到2002年发表的第一篇高分辨质谱文献之后，这方面研究逐年增加。近年来发展起来的高分辨质谱技术成为农药残留非靶向筛查的发展方向，常见的高分辨质谱包括傅里叶变换离子回旋共振质谱、四极杆—飞行时间质谱等。 /p p 　　记者在采访中了解到，庞国芳团队采用液相色谱—四极杆—飞行时间质谱技术和气相色谱—四极杆飞行时间质谱技术，开发了一次样品制备两种技术同时检测1200种农药残留的新方法，这种新方法达到了绿色发展、环境友好、清洁高效的技术要求。 /p p 　　用这两种技术，庞国芳团队研究建立了世界上常用的1200多种农药和化学污染物的一级和二级精确质量质谱数据库。并为1200多种农药的每一种，都建立了自身独有的电子身份证，也就是电子识别标准，从而实现了以电子标准代替了实物标准作参比的传统方法，同时实现了由靶向检测向非靶向检测的跨越式发展。这是农药残留检测领域供给侧结构性改革的重大突破。在此基础上， “通过对农药残留新型检测技术的研发，对全国市售果蔬进行筛查，绘制出我国农药残留地图，它将成为我国农药残留治理的有效工具，将会促进我国农药使用零增长，使我国食品安全状况大大改观。”庞国芳告诉记者，这项工作不只是食品安全问题，还关系到国泰民安、国家形象。 /p p 　　 strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 潜心十年，解决业内三大挑战 /span /strong /p p 　　以往的农药残留检测都需要有实物的标准物，实物标准物是存在有效期的，大概两三年就会失效。而由于农药种类众多，一个标准物几百到几千元，一百个标准物就要十万元，还经常需要重新购买，这对实验室而言，也是一笔不菲的成本。 /p p 　　“要检测四五百种农药残留，标准物买不起”，这是实验室里常见的实际困难，也是庞国芳一直琢磨着要解决的问题。 /p p 　　近年来，庞国芳在各种研讨会上都会提出这样的观点：随着21世纪信息化技术的快速发展，食品安全农药残留检测技术面临信息化的三大挑战——农药残留检测如何实现电子化?农药残留报告生成如何实现自动化?农药残留风险溯源如何实现视频化? /p p 　　经过近十年的潜心研究，这三项挑战如今已有解决方案。 /p p 　　在精确质量质谱数据库的基础上，他们为1200多种农药和化学污染物都建立了一个自身独有的电子身份证，采取世界通用的八种高分辨质谱技术，评价1200多种农药的微细结构。“就像人脸识别技术一样，点位越多，辨别越准确。”精确化的电子识别标准，实现了农药残留检测以电子标准取代实物标准作参比的传统鉴定方法，同时也实现了农药残留由靶向检测向非靶向筛查的跨越式发展，实现了检测技术的电子化。 /p p 　　“其检测能力远远超过了目前欧盟、美国和日本农药残留监测技术的实力，从而大大提高了农产品质量安全保障能力。”庞国芳告诉记者。 /p p 　　农药残留检测电子化的实现，其方法效能是任何现有色谱技术和低分辨质谱技术所不能比拟的。但随之而来的就是极其庞大复杂的数据。数据维度多、数据关系复杂、分析要求精度高等难题，向传统数据统计分析方法提出了挑战，建立新的大数据的采集、传送、统计和智能分析系统成为当务之急。庞国芳院士团队研发了高分辨质谱+互联网+数据科学三元跨界融合技术，为解决第二项信息化技术的挑战打开了思路。 /p p 　　庞国芳团队在深入分析农药残留检测数据特征和分析需求的基础上，自主研发了农药残留数据采集系统，构建了农药残留侦测结果数据库。 /p p 　　“我们提出了‘数据获取—信息补充—衍生物合并—禁药处理—污染等级判定’的数据融合与处理模型，实现了对农药多残留检测结果数据进行快速在线采集、融合。”庞国芳告诉记者。 /p p 　　值得一提的是，庞国芳团队自主研发的农药残留海量数据智能分析软件，实现了从农产品、农药、地域、多国农药残留最高限量标准等多维度进行的20项农药残留指标的自动统计和5项报表的自动生成，以及根据统计结果的综合评价和预警信息的自动生成，最终实现“一键下载”。 /p p 　　“这本报告30分钟就可以自动生成。”庞国芳指着办公桌上一本厚厚的农药残留检测报告对记者说， “这种效率是传统分析方法不可想象的，高分辨质谱+互联网+数据科学的三元融合技术，是我们的技术突破之一，为农药残留大数据分析提供了有效工具。” /p p 　　“农药残留检测的目的是要实现风险的溯源。”庞国芳表示，“我们这项研究的第三大突破就是通过高分辨质谱+互联网+地理信息系统三元融合技术，可实现农药残留风险溯源的视频化。” /p p 　　据介绍，将农药残留数据与地理数据相关联，完成了农药残留数据驱动方式下地图的新应用。“采用多元技术融合，设计编制了目标农药—食品名称—食品产地等多维空间特征的可视化系统。”庞国芳说。目前已形成两个产品，分别是“31个省会/直辖市市售水果蔬菜农药残留水平地图集”和“31个省会/直辖市市售水果蔬菜农药残留在线制图系统”。 /p p 　　在庞国芳看来，这实现了农药残留检测、溯源和预警三个关键点的“智慧一张图”管理，为产业自律、政府监管和第三方监督提供了基于空间可视化的科学数据支撑。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 击中痛点，为政府决策提供依据 /strong /span /p p 　　庞国芳团队的研究成果紧扣国家“十三五”规划纲要中“增强农产品安全保障能力”和“推进健康中国建设”的主题，必将在这些领域发挥重要的技术保障作用。 /p p 　　相较技术保障，这项研究还有着更重要的现实意义——可为相关部门的决策和监管提供科学依据。 /p p 　　这次面向45个城市的市售蔬果农残普查结果显示，我国市售果蔬农药最大残留限量标准合格率达到96.5%以上，我国使用的农药以中、低、微毒农药为主，检出的品种和频次占比均超过80%。这些说明了我国果蔬当前农药残留监管工作积极有效，食品安全有基本保障。 /p p 　　不过也存在着很多严峻的现实问题。 /p p 　　尽管目前我国市售果蔬样品检出农药以低中毒性为主，但是在普查中仍然发现10%的果蔬样品检出高剧毒和禁用农药，而且越是日常常吃的果蔬，检出的高剧毒农药品种越多，为我国食品安全埋下了隐患。这就需要执法部门重拳治理高剧毒和禁用农药，根治顽疾。 /p p 　　农产品中的农药残留其实是全世界很多国家都会面临的共性问题。但是相比较而言，欧盟、美国、日本等发达国家均建立了较完善的法律法规和残留监控体系，制定了农产品中农药最大残留限量标准。 /p p 　　从上世纪70年代起，美国陆续建立了三大农药残留监控体系，包括国家残留监控计划(NRP)、农药残留监测计划(PPRM)和农药残留数据计划(PDP)，监控农药品种达500多种，并建成农药化学污染物残留数据库。1996年，欧盟启动的共同体农药残留监控计划中包括欧盟和欧盟成员国两大残留监控体系，监控的农药品种达到839种。日本则出台了“肯定列表制度”，加强食品中农业化学品残留管理，监控农药542种。 /p p 　　尽管我国的各主管部门都有各自的农药残留监控计划，但还没有形成一套严格的法律法规和全国“一盘棋”的监控体系，各部门仅有的农药残留数据资源在食品安全监管中发挥的作用也十分有限。到目前为止，我国各有关部门中监控农药的最多仅百种左右，与先进国家差距甚远，其地位与我国的农业大国地位很不相称。 /p p 　　而标准水平低、数量少也是我国农药残留污染治理当下正面临的难题。 /p p 　　与世界先进国家相比，我国农药残留安全标准水平低，这次普查结果如果按照欧盟和日本的标准来衡量，合格率就会大大降低。我国现行国家标准GB/T2763-2016食品中农药最大残留限量标准项次为4140项，而欧盟、日本和美国现有标准分别为16万余项、5万余项和4万余项，这种标准数量上的巨大差距，会导致我国在国际贸易中处于受制于人的被动地位，无法掌控国际贸易话语权。 /p p 　　“缺少一个全流程、成体系的农药残留全面风险监测和监控体系，提高未知风险发现能力 也急需加强农药最大残留限量和每日允许摄入量标准的研究制定，使之与世界先进国家比肩。”庞国芳语重心长。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 处处开花，检科院科研成果丰硕 /strong /span /p p 　　领先世界的技术和成果出现在中国检科院并不是偶然，庞国芳团队也只是中国检科院的一个缩影。 /p p 　　近年来，中国检科院始终坚持以科研为中心，以学科建设为基础，注重面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，尤其是“十三五”以来，中国检科院紧紧围绕基础理论与前沿技术及创新应用，直接对接国家重大战略需求，聚焦国门安全、国民经济与社会发展的重大、核心、关键科技问题，在食品农产品安全、动植物检疫、卫生检疫、化学品安全、工业与消费品安全、装备等多个领域开展研究和技术开发，大幅提升了科研能力和研究水平。 /p p 　　除了庞国芳团队建立了1200多种农药精确质量数据库和质谱的电子识别标准，自主研发了自动匹配农药残留智能筛查和定性鉴定软件，实现了千种农药高通量非靶向同时定性筛查的技术突破之外，中国检科院近年来的多项研究成果都填补了国内、国际空白，达到了国际领先水平。 /p p 　　在国际上率先系统揭示了食品中有害物的质谱软电离裂解规律，开创了基于质谱标志碎片的未知风险非靶标筛查技术，构建了食品中化学性有害物及生物性有害物代谢物的质谱筛查技术平台 开创了基于标志物筛选的过度加工食品判定技术，保障了进口食品安全和人民生命健康 构建了食品质量安全检测监测技术平台，研发了系列快检产品，在重大食品安全突发事件应急应对中发挥了领军作用。 /p p 　　率先提出“食品属性表征与品质分子识别”概念，改变了加工农产品和食品鉴伪、品种鉴定、产地鉴别标准缺乏、指标混乱的局面等，确立了农食产品真伪鉴别领域国内领先地位并达到国际领先水平。实现了病原微生物高通量、快速、准确的鉴定溯源，可有效用于食源性疾病暴发事件中传染源和传播途径的确证、食品农产品中污染源的追溯。开展的食品过敏原检测方法储备研究处于国内领先。 /p p 　　建成了植物检疫学科体系及检疫性有害生物国境防控技术体系、转基因产品查验技术体系，重点突破了外来有害生物与转基因产品高通量、高精准、快速检测监测技术和大宗产品检疫处理技术，研发了系列装备和药剂，制修订了成体系技术标准，大幅提升进出境植物有害生物防控有效性和国境通关综合效率。 /p p 　　搭建了外来动物疫病有证标准样品研制平台，创制的假病毒制备载体，其包装容量、表达效率和纯度均领先国际同类技术，解决了高风险动物病原微生物检测缺乏生物安全质控品的技术难题 研发了非洲猪瘟、施马伦贝格病等外来动物疫病的口岸现场初筛和实验室精准检测系列技术方法和试剂盒，构建了动物疫病风险分析模型及信息化风险分析系统，为双多边技术交流和谈判提供了重要技术支撑。 /p p 　　牵头建立了全国口岸传染病监测哨点技术网络，建成了国内规模最大的外来传染病监测生物样本资源库，并在标准验证、标样研制、无创样本病原基因检测和输入病例病原分子溯源等多领域实现创新应用 在重大突发疫情应对中，第一时间研制出新甲型H1N1流感病毒核酸诊断方法并获国家联防联控科技组推荐，形成技术标准应用，储备了境外新发突发病原体检测方法。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 强院大市场，不忘初心砥砺前行 /strong /span /p p 　　各种领先国际水平的成果不胜枚举。是什么促成了检科院科研成果“处处开花”的盛景? /p p 　　“做好检验检测检疫科技引领‘火车头’是我院正在做，也是我院孜孜以求的目标和愿景。” 中国检验检疫科学研究院院长李新实如是说。 /p p 　　近年来，国家积极推动检验检测认证机构的整合，“管检分离”成为大趋势。同时，国内检验检测产业发展迅速，外资检测机构不断涌入，检验检测认证市场竞争激烈。 /p p 　　“面对如此大的变革，无疑对我院提出了许多新的挑战、新的压力和新的课题。同时，也带来了许多新的机遇、新的动力和新的愿景。但是，我相信机遇掌握在自己手里。”李新实曾这样说过。 /p p 　　直面挑战，检科院积极转变观念，适应国家改革需要，下大力气提升科研工作水平，着力解决好检验检测产业发展过程中所遇到的各类关键性技术问题，更好地为检验检测产业发展提供科技支撑。 /p p 　　为适应国家科技体制改革和检验检疫事业发展要求，充分发挥好“火车头”作用，中国检科院确定了“强院大市场”的发展思路。在这一发展思路的引领下，建设一个国内一流、国际知名的检验检测检疫科研机构，中国检科院正在砥砺前行。 /p p 　　据李新实介绍，所谓“强院”，就是坚持检科院作为公益性检验检疫中央研究机构的本质属性，坚持以科研为中心不动摇，集聚全院优势资源，加强学科建设，打造优秀创新团队，全面提升科研水平、技术支撑、科技服务等核心竞争力，使检科院成为国内一流、国际知名的检验检测检疫科研机构 所谓“大市场”，就是坚持科研与经济社会发展需要相结合，与国家重大战略需求相结合，充分发挥市场机制在配置科技资源中的重要作用，全力推进科研成果转化，全力提高科研的社会效益和经济效益。“强院大市场”的发展思路形成了科研和市场两轮驱动、相互促进的良性互动，正推动着中国检科院各项事业的健康持续发展。 /p p 　　新时代、新使命、新征程。党的十九大报告中指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。 /p p 　　检验检测检疫事业关乎国计民生，在促进国际贸易发展、维护消费者生命财产安全、保障国门安全、保护国家生态安全等方面都发挥着重要作用。作为我国检验检测检疫领域重要的科技支撑和技术保障部门，身处机构改革的洪流之中，中国检科院不忘初心，坚定“强院大市场”的发展思路，发挥检验检测检疫科技引领“火车头”作用，全力以赴地朝着“国内一流、国际知名的检验检测检疫科研机构”的发展目标继续前行，为国门安全和检验检测检疫科技事业的繁荣与发展作出不可或缺的贡献，为实现中华民族伟大复兴的中国梦，实现人民对美好生活的向往提供有力的技术保障。 /p p br/ /p p 　　 strong 相关链接 /strong /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 人物档案 /span /p p 　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　庞国芳，中国工程院院士，中国检验检疫科学研究院研究员，中国食品安全国家标准审评委员会副主任，中国国家食品安全风险评估专家委员会副主任，AOAC资深专家，2014年度AOAC哈维威利奖、2017年度何梁何利基金科技进步奖获得者。30多年来始终工作在检验检疫第一线，致力于食品科学检测技术理论与实践的研究，在农药等化学污染物残留微量分析技术领域进行了开拓性的研究工作，在研究高灵敏度、高选择性、高分辨率的多残留快速检测新技术、新方法方面 在研究新型萃取、分离、富集等样品制备新技术、新方法方面多有创新。在检测技术标准化工程化方面颇有建树，研究建立了139项国家技术标准和3项国际AOAC标准。3次荣获国家科学技术进步二等奖，8次荣获国际AOAC科学技术奖。论著19部(3000万字)，论文110多篇(其中40篇SCI论文)。 /span /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 中国检科院简介 /span /p p 　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　中国检科院是国家设立的公益性中央研究机构，2004年建院，其前身是成立于1954年的农业部植物检疫实验所和成立于1979年的中国进出口商品检验技术研究所。主要任务是开展检验检疫应用研究，以及相关基础、高新技术和软科学研究，着重解决检验检疫工作中带有全局性、综合性、关键性、突发性、基础性的科学技术问题，为国家检验检疫决策和检验检疫执法把关提供技术支持，为质量安全科普教育及社会实践培训提供社会服务。 /span /p p span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 　　中国检科院始终紧密服务国家和经济社会发展全局，在防控SARS、甲型流感、埃博拉病毒、中东呼吸综合征和登革热以及在应对输欧米制品转基因、输日水饺中毒、三聚氰胺奶粉、农夫山泉、双汇瘦肉精、日本核辐射、台湾食品“起云剂”、“地沟油”等一系列突发事件中发挥了重要的科技支撑作用，为2008年北京奥运会、2010年上海世博会、2014年南京青奥会、2016年杭州G20峰会、“一带一路”论坛等重大活动的食品安全检测和生物反恐提供了重要的技术保障，为汶川、玉树地震灾区防疫、食品安全检测以及灾后重建工作做出了重要贡献。多年来，为社会提供了大量公正、权威、精确的检测技术服务，在促进国际贸易便利化、维护消费者生命财产安全、保障国门安全、保护国家生态安全等方面发挥了重要作用。 /span /p

最近发表的论文显示，新型质谱平台正在显著增强单细胞蛋白质组学实验的覆盖深度。研究人员在单细胞实验中发现，使用Bruker timsTOF Ultra和Thermo Fisher Scientific Orbitrap Astral仪器后，检测的蛋白质数量增加了一倍多。这两种仪器都在6月份的美国质谱学会年会上（ASMS 2023）首次亮相。timsTOF Ultra是Bruker timsTOF系列的最新产品，它提高了现有timsTOF SCP对小样本的分析能力，还可以对较大样本进行高性能分析。（新产品详情了解）Orbitrap Astral标志着赛默飞世尔公司进军一项新技术，即Astral（用于不对称轨道无损）分析仪，该分析仪与飞行时间（TOF）分析仪一样，测量离子沿仪器内轨道的行进及其到达探测器表面的情况。（新产品详情了解）哥本哈根大学的研究人员于11月发布在BioRxiv预印本上的文章首次展示了Astral在单细胞蛋白质组学研究中的分析能力。在这项研究中，科学家们能够在单个HeLa细胞中识别出5000多种蛋白质。他们指出，这是之前单细胞实验通常达到数量（约2000种蛋白质）的两倍多。哥本哈根大学Novo Nordisk基金会蛋白质研究中心教授兼副主任、预印本资深作者Jesper Olsen表示，Astral “真正改变了游戏规则”，并指出Astral分析仪“提供了极高的灵敏度”。东北大学（美国）生物工程副教授、专注于单细胞蛋白质组学研究的PTI所长Nikolai Slavov表示：“我们注意到单细胞蛋白质的分析性能大幅提高，而新仪器占据了主要原因。”并表示，新的质谱仪器能够准确地定性定量多种肽和蛋白质。维也纳分子病理学研究所蛋白质组学技术中心负责人Karl Mechtler认为，如果没有新的仪器，很难进行单细胞的最近研究。他说：“通过和单细胞领域的研究者讨论，我们都认为新仪器是向前迈进的重要一步。”Mechtler的实验室拥有Ultra，并计划购买Orbitrap Astral，这两种仪器都将用于单细胞实验。在ASMS上，Mechtler展示了Ultra的研究数据。在250pg（大约相当于单个细胞中的蛋白质量）中，他和同事测量了约6000个蛋白质组，中位变异系数（CV）为10%，而使用旧的timsTOF SCP，测量约5000个蛋白质组，CV为12%。在研究实际的单个HeLa和K562细胞（与标准细胞相反）过程中，他们分别鉴定了3803和3221种蛋白质。Mechtler说，自从安装Ultra以来，实验覆盖深度略低，比在ASMS报告的数字下降了5%-10%。由于该系统只使用了六个月，他和同事们将继续优化其性能。在Slavov及其同事在11月发表的BioRxiv预印本中，研究人员将timsTOF Ultra用于单细胞实验，每个细胞量化了3000-3700种蛋白质。Slavov表示，虽然这两种仪器都能大幅提高单细胞研究的分析能力，但timsTOF Ultra更具优势。与Orbitrap Astral相比，Ultra的捕获离子迁移率（TIMS）使仪器能够分离和破碎更大的离子。但是Orbitrap Astral灵敏度更好，尤其是在产生少量离子的单细胞实验中。Slavov补充说，在用于单细胞和大块蛋白质组学实验的数据独立获取（DIA）实验中，通过一系列m/z分离窗口循环，在给定的时间点分解m/z窗口中存在的所有前体离子。Ultra利用TIMS对离子的释放进行计时，以匹配当时碎片化的m/z窗口。但在Astral中不能以这种方式计时，因此在特定时间点被碎片化的m/z窗口外的离子将无法进行分析。Ultra收集的离子迁移率数据提高了检测的特异性。Olsen同样指出，Astral能够分析样本产生的一小部分（约1%）离子束。尽管如此，该系统“与我们以前使用过的任何仪器相比，仍然具有极高的灵敏度。”他和他的同事通过Astral进行单细胞实验时，调整了隔离窗和喷射时间，以便吸收更多的离子进行分析。在批量实验中，通常使用2个Thompson隔离窗。他们将该窗口的大小和允许的最大注射时间都增加了一倍。他认为现在是单细胞蛋白质组学研究的最佳时刻，并且握在自己手中。Olsen指出，Astral还能够在单细胞水平上分析翻译后修饰（PTM）。这在传统上是困难的，因为小尺寸单细胞样本在没有富集的情况下很难识别PTM，而富集方法又会导致样本丢失，这使得单细胞PTM分析具有很大挑战。样本制备流程的改进也推动了分析仪器行业的发展。Olsen的团队使用Evosep最近发布的ProteoCHIP EVO 96平台进行单细胞研究。该平台是Evosep与Cellenion合作设计，允许研究人员使用Cellenion的CellenOne X1平台分离单个细胞并将其分配到EVO 96平台中；最多可以并行处理96个细胞，然后转移到Evosep的Evotip分离设备中，并在该公司的Evosep One LC系统上运行。该系统的集成使样品制备过程几乎没有损失，并指出这是“提高质谱分析灵敏度的关键”。Slavov也使用CellenOne系统进行样品制备。这种方法被称为nPOP，在载玻片上以液滴形式制备单个细胞，可以同时制备数千个。研究人员表示，这种方法可以在一到两天内制备3000多个细胞。Mechtler还与Cellenion合作开发了单细胞样品制备的工作流程，以最小的样品损失同时处理大量单细胞。通量仍然是单细胞蛋白质组学面临的最大挑战。最近发布的仪器在一定程度上解决了这一问题，但许多工作流程仍然局限于每天分析几十个左右的细胞。Slavov说：“我们希望每天能够以分析每一个细胞的工作量去分析数千个细胞。我们目前在timsTOF Ultra上使用PTI继续开发plexDIA方法，该方法将样本复用与独立于数据的采集质量规范相结合，以实现更高通量的实验。”Olsen同样指出，“通量是我们目前的主要问题。”他说，实验室每天可以运行大约40个单细胞，但只要“稍作调整”，可以实现每天运行100个细胞。他和他的同事们正在探索多种复用方法，这些方法可以进一步提高通量，但“现在说它能起多大作用还为时过早。”---------------------------------------------------------------------------------------------------------------2023年，仪器信息网联合北美华人质谱学会（CASMS），于12月12-15日联合举办第十四届质谱网络会议（iCMS 2023），本届会议新增单细胞质谱技术及应用新进展专场，聚焦单细胞质谱新技术及最新研究进展。（点击了解相关质谱仪器专场）部分报告预告点击浏览  》》》会议报名点击下图

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应用于Thermo Scientific Q Exactive质谱仪的新型控制软件能够在同一台仪器上实现DIA和目标定量 中国上海，2012年9月28日 &mdash &mdash 近日，科学服务领域的世界领导者赛默飞世尔科技（以下简称：赛默飞）推出用于 Thermo Scientific Q Exactive 高性能四极杆-轨道阱 LC-MS/MS 的全新数据独立采集（DIA）蛋白质组学功能。新型 DIA 功能使 Q ExactiveTM 质谱仪选择宽广的 m/z 窗口并在该窗口中裂解所有母体，从而采集样品中所有离子的 MS/MS 谱图，使仪器能够在单次运行中对样品中几乎所有已检测的肽段进行定量。 与其他具有DIA 功能的质谱仪平台不同的是，那些仪器需要切换到三重四杆仪器进行目标肽段定量，而Q Exactive LC/MS 能够使用户在同一台仪器上执行 DIA 和目标定量实验。 在 Q Exactive 质谱仪上采集的 DIA 数据能够由 Thermo Scientific Pinpoint 软件 1.3 进行处理。DIA 采集策略将另一个多重检测方法添加至 Q Exactive 仪器，该方法允许用户在全 MS 和 MS/MS 模式中多重检测多达 10 个母离子。Q Exactive 质谱仪通过降低目标肽段的干扰提供高达 140,000 的超高分辨率，由此提高选择性并最终获得更为准确的定量信息，对在DIA 实验中定量分析感兴趣蛋白质/肽段尤其有用。Q Exactive 仪器提供与选择反应监测（SRM）相当的定量性能。 &ldquo 新一代高通量定量蛋白质组学正飞速发展&rdquo ，赛默飞市场总监 Andreas Huhmer 如是说，&ldquo 多重检测策略如数据独立采集方法在将定量蛋白质组学提升至新高度中发挥至关重要的作用，组合式轨道阱的独特设计将对推动这一技术的发展起重要作用。&rdquo 对于希望采用 DIA 功能的 Q Exactive LC/MS客户，仪器控制软件以开发人员套件形式给予提供。Q Exactive 仪器是首台将四极杆母离子选择性和高分辨率精确质量（HR/AM）Orbitrap质量分析相结合的商业化仪器，旨在提供高置信度定性和定量工作流程。赛默飞以新术语&ldquo Quanfirmation&rdquo 描述仪器在单次运行中进行化合物识别、定量和确认的能力。 若要获取用于 Q Exactive 的新型 DIA 功能的更多信息，请登录网站http://www.thermo.com.cn/Product5729.html；www.thermoscientific.com/qexactive ，或致电1-800-532-4752 或发送邮件至analyze@thermo.com。 关于赛默飞世尔科技 赛默飞世尔科技（纽约证交所代码： TMO）是科学服务领域的世界领导者。我们的使命是帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额120亿美元，员工约39,000人。主要客户类型包括：医药和生物技术公司、医院和临床诊断实验室、大学、科研院所和政府机构，以及环境与过程控制行业。借助于Thermo Scientific、Fisher Scientific和Unity&trade Lab Services三个首要品牌，我们将创新技术、便捷采购方案和实验室运营管理的整体解决方案相结合，为客户、股东和员工创造价值。我们的产品和服务帮助客户解决在分析领域所遇到的复杂问题与挑战，促进医疗诊断发展、提高实验室生产力。欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.thermofisher.com 关于赛默飞中国 赛默飞世尔科技进入中国发展已有30年，在中国的总部设于上海，并在北京、广州、香港、成都、沈阳、西安等地设立了分公司，目前已有2000名员工、6家生产工厂、5个应用开发中心、2个客户体验中心以及1个技术中心，成为中国分析科学领域最大的外资企业。赛默飞的产品主要包括分析仪器、实验室设备、试剂、耗材和软件等，提供实验室综合解决方案，为各行各业的客户服务。为了满足中国市场的需求，目前国内已有6家工厂运营，苏州在建的大规模工厂2012年也将投产。赛默飞在北京和上海共设立了5个应用开发中心，将世界级的前沿技术和产品带给国内客户，并提供应用开发与培训等多项服务；位于上海的中国技术中心结合国内市场的需求和国外先进技术，研发适合中国的技术和产品；遍布全国的维修服务网点和特别成立的维修服务中心，旨在提高售后服务的质量和效率。我们致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。欲了解更多信息，请登录www.thermofisher.cn

近日，专注于质谱多组学精准医疗应用领域的中科新生命宣布完成数亿元 B 轮融资，本轮融资由君联资本领投，浩悦资本担任本轮融资的独家财务顾问。本轮融资将助力中科新生命在质谱多组学应用领域及创新型药物研发与临床前研究分析领域持续深耕，加速产品研发、团队建设与市场拓展，并为构建大数据与 AI 双轮驱动的精准医疗服务进行前瞻性布局。中科新生命创立于 2004 年 7 月，是由原中国科学院上海生命科学研究院投资设立的一家高新技术企业，是国内最早一批从事蛋白质组学技术服务及生物药学研究分析服务的生物科技公司，参与了中国生物质谱应用从无到有的建立历程。公司总部位于上海，在上海、义乌、泰州建设了创新技术中心、数据中心、临床检测中心，总面积超过 20000 平方米，并建立覆盖全国的销售网络。公司聚焦生命大健康产业链建设，通过技术合作和自有创新能力已建立了大队列多组学研究技术平台、生物药物临床前药学研究分析及小试生产平台、质谱临床检测及伴随诊断平台、AI 大数据算法四大技术平台，布局科技服务、生物医药 CRO 服务和质谱临床检测服务三大业务板块，构筑了围绕多组学大数据应用的精准发现、精准诊断和精准治疗的商业版图。中科新生命表示，在本轮资本的助力下，公司将继续深耕大健康领域，加快技术平台的扩建和升级、创新型精准医疗产品的研发、全球营销渠道的拓展及高端人才的引进，提高中科新生命在质谱多组学领域的优势，成为数据驱动型引领多组学技术在临床转化和创新医药研发方面的领航者，推动中国精准医疗领域的发展。

云检医学集团（以下简称“云检医学”）宣布，阿斯利康中金医疗产业基金完成对公司B1轮的独家投资。本轮融资主要用于进一步扩充公司妇幼产品线及癌症检测产品研发管线，并持续推进各产品线在中美两地的注册生产、商业化落地和国际市场的开拓。云检医学是新一代基于蛋白和代谢组学标记物发现技术的平台公司。自2015年成立以来，公司建立了独特的由医学假设驱动，基于质谱蛋白组学与大数据驱动的分析平台，缩短了传统方法发现疾病标记物的周期，并根据标记物特点适配相应的临床诊断平台，实现了快速产品化的闭环路径。目前，公司正在中美日等地快速推进女性及孕期健康、儿童罕见疾病检测，癌症精准诊断和复发监测和代谢类疾病创新检测领域IVD/LDT产品的注册和商业化。云检医学的平台技术创新来源于斯坦福大学医学院背景的研发团队逾19年的积累。创始团队具有在药物开发、疾病生物标志物发现、临床转化和诊断、大数据疾病模型和数据安全等领域丰富的经验。目前，公司已在美国马里兰州、加州、上海、天津、成都等地建立中美双研发中心和GMP工厂，并在马里兰州拥有由美国病理学家学会和美国临床实验室委员会双认证的CAP/CLIA临床实验室。同时，天津云检医学检验实验室取得了国内医疗机构执业许可证，通过双盲对比实验，相关检测项目达到CAP 同等的检测质量水平。在刚刚结束的无锡太湖湾生命健康未来大会上，云检医学宣布与阿斯利康在蛋白质组学和代谢组学领域开展探索性研究合作，包括但不限于基于质谱靶向技术检测药物开发中常见的创新药物靶点。云检医学将为阿斯利康提供质谱驱动的创新药物开发伴随诊断检测，助力精准确定更有效的患者群体和优化临床试验方案。云检医学联合创始人兼首席执行官陈利民先生表示：“作为一家以创新为驱动内核的高科技企业，云检医学始终致力于严肃医疗领域为临床、为患者提供更好的医疗产品和服务。云检医学依托斯坦福大学团队的技术积累和在海外成功运营经验，已经构建了深厚的技术基础和丰富的产品管线，致力于在全球范围内提供妇幼及癌症筛查检测跟踪解决方案。站在新始点，云检医学不仅追求商业化的成果，更致力于探索和实践‘人工智能+多组学检测’的中国路线，让各管线产品融入‘健康中国行动’的大战略。衷心感谢阿斯利康对云检医学的信任和支持，我们希望与投资人以及合作伙伴携手前行，共同成长。”云检医学完成B1轮融资，推进质谱蛋白组学与大数据驱动开发平台阿斯利康中金医疗产业基金董事总经理，阿斯利康中国副总裁、战略合作与业务发展部负责人陈冰先生表示：“尽管质谱平台已在海外科研领域成功商用多年，其在中国临床诊断领域的应用大多限制在传统标志物，市场渗透率也受制复杂的前处理流程。云检医学基于其在组学数据和疾病模型领域的多年积累，搭建的‘质谱蛋白组学与大数据驱动的开发平台’使传统的科研型质谱平台重新焕发了生命力。云检医学美国研发团队已与阿斯利康全球转化医学团队多次合作，我们对公司与阿斯利康中国即将开展的探索性研究合作非常期待。“中金资本总裁，阿斯利康中金医疗产业基金执行事务合伙人委派代表单俊葆先生表示：“云检医学拥有先进的技术、强有力的团队和丰富的产品管线。公司发展至今，已有足够的能力为临床提供精准可及的多种解决方案。我们相信，在科学家团队的带领下，公司将持续引领‘人工智能+多组学检测’行业的发展，造福更多的肿瘤、妇幼等多疾病领域的患者。我们相信云检的国际视野，学术前瞻性，和研发实力将为临床源源不断输出更多更好的诊断工具，使更多患者受益。非常荣幸参与本轮融资，我们将充分调动基金的产融资源，全方位支持公司未来的发展。”关于阿斯利康中金医疗产业基金阿斯利康中金医疗产业基金是由阿斯利康与中金资本联合发起，专注于医疗健康产业投资的私募基金。融合阿斯利康全球的产业优势以及中金资本丰富的资本运作经验，基金聚焦于生物医药、医疗器械、诊断服务、数字医疗等投资领域，致力于汇聚产融资源，为企业及投资伙伴提供双向全周期赋能，共同助力中国医疗健康产业创新发展。

质谱成像(Mass Spectrometry Imaging，MSI)是由质谱技术发展而来的一种新型分子成像技术。它通过直接扫描生物组织切片，同时获得生物分子的定性、定量和定位的信息，具有免标记、高通量和高分辨等优点，在药物分析、癌症研究和环境毒理等各种研究领域具有广泛的应用前景。　　图像分割是MSI研究的一个重要步骤，常用算法对于一些具有相似分子组成模式的微区分割结果往往不太理想。例如，在孕期大气细颗粒物(PM2.5)暴露的小鼠胎儿研究中，常用分割算法无法区分脑部的细小结构微区(Science Bulletin, 2020. doi.org/ 10.1016/j.scib.2020.08.036)。近年来，有学者把数据滤波引入到MSI分割的流程中，以减少样品制备和仪器状态带来的噪声干扰，提高分割效果。然而，数据滤波与MSI分割的其它步骤互相影响，造成分割结果的不确定性。我们通过优化数据滤波在分割流程中的位置和算法，提出了一种改进的空间分割流程，有效地提高了分割结果的可靠性。该研究工作使用脂质体特征的小鼠胎儿质谱成像数据，比较新的分割流程与其他常用的三种流程的空间分割结果。结果说明，本文提出的新流程能够更好地区分图像中的亚组织/微区，在目视检测、空间均匀性、时间成本和鲁棒性等方面均优于其他传统方法。这项研究提高MSI的空间分割效果，为研究人员评估和筛选药物/化学诱导的靶向器官，探索疾病进展和分子机制提供了有力的工具。该工作由厦门大学博士研究生郭磊和硕士研究生胡振兴为论文共同一作(Analytical Chemistry, 2021, doi.org/10.1021/acs.analchem.0c05242)(图1)。　　图1 滤波参与的新图像分割算法结果示意图　　环境中典型内分泌干扰物双酚A(BPA)及其替代品双酚S(BPS)的暴露与乳腺癌发展密切相关，然而分子机制仍然是未知的。本研究以环境相关暴露剂量的BPS处理乳腺癌裸鼠移植动物模型，采用脂质和蛋白的质谱成像结合分子生物学的方法，对相关的分子机制进行初步探索。研究发现乳腺肿瘤体积随BPS暴露浓度升高呈减小趋势，并发现了肿瘤异质性驱动的增殖和恶性病变机制。其中，蛋白的质谱成像方法采用原位酶解法，并构建了人乳腺癌相关的数据集进行质谱成像蛋白图像的比对和搜索(Journal of Hazardous Materials, 2021, doi.org/10.1016/ j.jhazmat.2021.125391)(图2)。　　图2 BPS诱导乳腺肿瘤增殖和恶变的分子机制

新一代软件加强了控制能力，独具Pathway Mapping、Process Automation功能及改进的化合物数据库通道日内瓦—（美国商业资讯）—沃特世公司（纽约证券交易所代码：WAT）近日在瑞士日内瓦举行的第20届国际质谱大会上，推出了2.0版Progenesis? QI。该软件是一款用于液相色谱-质谱(LC-MS)小分子组学数据分析的新一代软件。 继六月份推出适用于蛋白质组大分子组学数据分析的2.0版Progenesis QI，沃特世今天发布的软件进一步完善数据平台。Progenesis QI和Progenesis QI蛋白组学软件将液相色谱-质谱(LC-MS)的数据分析速度和精度都提升至新水平，使用户能快速定量和鉴定样品中发生显著变化的小分子、脂质化合物和蛋白质。 Progenesis QI 2.0版的新功能包括：Pathway Mapping能促进将现有发现纳入生物学情境中的过程，从组学数据中获得尽可能多的信息；Workflow Automation能在没有人为干预的情况下，使软件在多个处理阶段自行运转，不仅节省了宝贵的时间，还能在夜间和周末持续运转；改进的化合物数据库通道，提高了成功鉴别化合物的机会；与EZInfo 3.0的扩展统计功能完美结合，具有双向的数据流，只需通过单一的菜单导向命令，就可实现灵活的数据挖掘。 沃特世全球营销和信息部门副总裁Rohit Khanna博士表示：“未进行深入了解的新发现是无用的。最新版本的Progenesis QI拥有改进的界面，使得软件的使用比以前更直观快速，让用户对他们的研究更有信心，并能更深入地理解获得的结果。” Progenesis QI 2.0版拥有基于研究人员的工作方式的灵活、直观易学的工作流程。它有着高度可视化的用户界面。扩展后的功能拓宽了在制药、健康科学、食品、环境和化学研究等诸多研究领域的应用。 如需了解更多有关Progenesis QI 2.0版软件的信息，请访问http://www.nonlinear.com/progenesis/qi/。更多Progenesis QI生物信息学软件的信息，请访问：http://www.waters.com/waters/zh_CN/Progenesis-QI-Software/nav.htm?cid=134790655&locale=zh_CN关于Progenesis QI软件2014年4月，在德国慕尼黑的Analytica Conference（分析研讨会）上，沃特世继收购组学数据分析软件领域的全球领导者Nonlinear Dynamics Ltd.之后，推出了Progenesis QI和Progenesis QI蛋白质组学软件。2014年6月，沃特世发布了用于蛋白质组学的2.0版Progenesis QI，扩充了信息学套装。Progenesis QI软件使研究人员能采用独特的方法分析并可视化LC-MS数据，准确定量和鉴定化合物和蛋白质。Progenesis QI软件支持所有常用的LC-MS数据格式，具有直观的导向性工作流程，能使用户能在宝贵的样品中快速、客观、可靠地找到目标化合物。Progenesis QI 2.0版拥有pathway mapping、process automation和改进的化合物数据通道等新功能，能提供增强的控制能力和功能。

株式会社岛津制作所（以下简称“岛津制作所”）、富士通株式会社（以下简称“富士通”）、株式会社富士通研究所（以下简称“富士通研究所”）经共同研究※1，成功开发出可应用于大数据处理中的AI（人工智能）技术，该技术在质谱分析结果的解析过程中不可或缺。截至目前的所有研究成果，已在日前召开的“第11届代谢组学研讨会”上发表。作为ICT（信息通信技术）企业，富士通为实现数字革新，不断探究AI新型商业模式。作为分析仪器制造商，岛津公司受客户委托，致力于“实现复杂数据的高精度自动解析”。诉求一致的两家企业自去年11月起，开始推进数据自动化解析领域AI的共同研究。随着仪器灵敏度、分析速度的不断提升，用于疾病早期发现的技术确立、食品农残检测等各领域研究以及品质管理等用途的质谱分析仪，获得的数据量也急剧增加。在此影响下，被称为“peak picking ”※2的数据解析方式成为作业工程中的一大瓶颈。由于较难实现完全的自动化，并且在一定程度上仍需手动调整，该作业方式存在操作人员操作失误或数据篡改的漏洞，各操作人员间的解析准确率亦参差不齐。近年，在医疗及制药领域，对排除属人为属性的高精度自动化需求愈演愈烈。为此，3家企业模仿脑神经细胞的神经网DEEP LEARNING（深度学习）的适用性开展探讨，欲通过活用AI解决上述问题。但在研究过程中，遇到两大难题：其一， 训练数据※3不充分；其二，将分析仪器输出数据直接导入深度学习网络后，无法开展学习训练。通过共同研究期间的不懈努力，岛津成功开发出“可弥补训练数据不足的数据生成技术”，富士通?富士通研究所成功开发出“分析仪器输出特征的图像转换技术”及“可学习熟练工解析诀窍的特征提取技术”。目前，已将通过上述技术生成的３万多条训练数据输入深层学习网，供其学习。与经验者手动peak picking 结果比对后发现，AI自动peak picking 的错误率为7%、未检率为9％※4。即自动peak picking 并不逊色于经验者操作，相关结果达到可使用状态。在岛津公司2017年4月开展的中期经营计划中，制定了“致力先进医疗、为预防、诊断、治疗以及制药领域提供革新产品及服务”的目标。本次开发的AI，其最初使用的“代谢组学”研究即为其中的一环。代谢组学是一种检测代谢产物并根据其性状特征对细胞开展检查的生物技术。在生理?病理组织的解析、疾病生物标志物的探索等领域备受瞩目。2015年11月，富士通将积累了超过30年的AI（人工知能）相关知识技术，以“FUJITSU Human Centric AI Zinrai”形式公开发表，积极推进面向各领域用户、商品服务的AI实际应用。目前，又在深度学习的全新领域聚焦“代谢组学”，积极开展可实现数据分析自动化的AI研发。岛津与富士通的目标为，2018年能将本次成功研发的AI技术导入质谱分析仪器专用软件。 ※1 从大阪大学研究生院工学研究专业福崎英一郎教授、该校信息科学研究专业松田史生教授处获得研究人员需求。在岛津制作所、大阪大学开设以代谢组学分析技术研发为目的的“大阪大学?岛津分析革新共同研究讲座”。※2 从质谱分析数据（图表）中，读取峰宽及峰高的工程。※3 供深度学习网络开展学习的数据。对输入网络的数据及其输出结果进行编组。本技术应用中，为分析仪器输出数据与相应经验者peak picking 结果的比对组合。※4 将经验者手动peak picking 结果称作“正确范围”，与AI自动peak picking 结果“预测范围”进行比较。如两者重叠率超过50％，则判断为“匹配”，反之则为“不匹配”。在“匹配”情况下，除被正确检测的峰值外，将预测范围中出现、但无法与正确范围匹配的项目定义为“错误检测”，将正确范围中出现、但无法与预测范围匹配的项目定义为“未检测”。错误检测率计算公式为：错误检测数 / (检测数＋错误检测数)、未检测率计算公式为：未检测数 / (检测数＋未检测数)。关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司，在中国全境拥有13个分公司，事业规模不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心，并拥有覆盖全国30个省的销售代理商网络以及60多个技术服务站，已构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。本公司以“为了人类和地球的健康”为经营理念，始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务，为中国社会的进步贡献力量。

2019年，上海交通大学丁显廷教授和林关宁教授团队联合在Genome Biology上发表了题为“A Comparison Framework and Guideline of Clustering Methods for Mass Cytometry Data”的文章。 该文章从准确性（precision）、一致性（coherence）和稳定性（stability）三个层面由浅入深地阐明了不同单细胞质谱流式技术（CyTOF）细胞族群分析方法的优劣及其适用场景。这是国际一线杂志第一次报道中国大陆学者在单细胞质谱流式技术数据标准化和分析方法学方面的工作。相比传统荧光标记的流式细胞术，CyTOF技术采用金属同位素标记抗体，避免了荧光重叠和自荧光消除的问题，可在单细胞水平同时测量数百万细胞中近百种蛋白质的表达量。这种同时获取高维度蛋白质的超强能力使得CyTOF技术在药物优化、疫苗开发和疾病标记发现方面具有重要的应用价值。然而，迄今为止CyTOF技术的数据标准化、样本和数据的质量控制、分析方法学，主要还是基于欧美学者提出的Accense，PhenoGraph和Xshift等分析方法。虽然这些分析方法已被广泛应用于不同的领域和临床研究，但是很多研究者对于采用哪个方法能更好地分析个体化的数据仍然存在疑惑。在这篇文章中，研究人员在三类异源（骨髓细胞、肌肉组织、结肠组织）6个单细胞组学的数据集上对目前经典的无监督和半监督细胞分群方法进行了基准分析和深度比较。在准确性（precision）分析上，根据四种内部评价指标（Accuracy，F-measure， NMI和ARI）讨论了不同方法对细胞进行分群的准确性；在一致性（coherence）分析上，利用三种外部评价指标（DB，CH和XB）探讨了细胞分群方法揭示细胞数据内部本质结构的能力；在稳定性（stability）分析方面，研究了随细胞采样数量变化，不同方法的准确性和识别出的细胞亚群数量的鲁棒性。此外，这篇文章还讨论了分群方法的分群分辨率，发现PhenoGraph和Xshifit能够识别出更细粒度的亚群（亚群数量偏多），而DEPECHE倾向于识别粗粒度的亚群（亚群数量偏少）。图1 CyTOF数据细胞分群方法的选择决策树综合上述框架的分析结果，这篇文章为单细胞质谱流式分析领域的研究者，特别是初学者以及没有生物信息学基础的研究者，提供了细胞分群方法的选择决策树。图2 聚类方法的稳定性分析上海交通大学生物医学工程学院个性化医学研究院是中国最早建立起单细胞质谱流式技术的单位之一，并已初步实现技术向临床应用的转化，先后利用单细胞痕量蛋白分析技术完成了寄生虫耐药、银屑病、结肠癌、肺结核方面的相关临床应用研究。刘晓博士、宋炜宸博士生是论文的第一作者。丁显廷教授和林关宁教授是论文的通讯作者。相关研究得到国际人类表型组计划、国家传染病重大专项、上海市高峰高原学科建设计划、国家自然科学基金等项目的支持。

p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 相对于数据依赖质谱（Data-dependent& nbsp acquisition，DDA）技术，在数据非依赖质谱（Data-independent& nbsp acquisition，DIA）采集中，预先设定好的离子采集范围将被切分为若干小窗口，质谱仪可匀速、高频地对每个窗口中的的母、子离子进行选择、碎裂和记录，从而无遗漏、无差异地获得样本中所有离子的全部碎片信息。这样，在前端色谱分离度良好的情况下，便无需使用理化性质相同的同位素标记物作为内标进行定量（Label-free），极大的拓宽了定量灵活度，可以节约成本、减少定量环节，理论上也可以减少结果的不确定度。比较形象的描述是：DIA就像地毯式轰炸，无遗漏地打击全部目标。2015年，《Nature Method》将DIA技术评为未来几年中最值得期待的方法之一[1]。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-indent: 0em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 588px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/7e2121df-7505-45b8-9462-425f5998dce0.jpg" title=" 图片1.png" alt=" 图片1.png" width=" 600" height=" 588" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-indent: 0em " 图1& nbsp DDA与DIA技术的应用对比示意图[2] /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " B型利钠肽（B-type& nbsp natriuretic& nbsp peptide，BNP）是心衰临床检测和治疗过程中极为重要的多肽分子，其含量水平将直接作为心衰患者心肌功能的分级依据。因此，建立高准确度定量分析方法，研制量值准确可靠的标准物质，为临床检测进行量值传递和校准，不但符合ISO17511的要求，也是目前临床化学界的共识。尽管化学合成多肽已经广泛用于临床诊断、药物研发、化学检测等领域，但其中所含结构类似肽的分离、分析，一直是行业内关注的焦点。因为杂质肽往往与主成分的活性不一致，其他理化性质也存在一定差异。尤其在药物和临床诊断研究中，各国药典、诊疗指南、专家共识等，对结构类似杂质肽的含量及检出能力均有明确要求。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 中国计量科学研究院李红梅团队采用DIA技术，建立了内标肽辅助的MS2-High3定量策略，对化学合成B型利钠肽中的杂质肽进行了定量分析。由于作者在待测BNP样本中加入了已知量的内标肽，且该内标肽的量值可溯源至氨基酸国家标准物质，因此，后续的杂质肽定量结果同样具备计量学溯源性。该方法的最大特点是分析高效与准确，在2小时内，可对合成BNP中的10种含量较高的杂质肽进行平行定量，非常适合对BNP药物（奈西利肽）、标准物质、校准品等开展质量控制与分析。目前，该研究已被“欧洲临床化学与检验医学联合会”的官方期刊《Clinical& nbsp Chemistry& nbsp and& nbsp Laboratory& nbsp Medicine》接收并先期在线发表（图2）。 /p p style=" text-align: center text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " & nbsp /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-indent: 0em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 195px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/e325ef64-df1b-4118-8d4a-7c778606669c.jpg" title=" 图片2.png" alt=" 图片2.png" width=" 600" height=" 195" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-indent: 0em text-align: center " 图2& nbsp 基于Label-free& nbsp DIA质谱技术分析BNP中杂质肽 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " & nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 参考文献 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " [1] Allison Doerr,& nbsp DIA mass spectrometry. Nature Methods,& nbsp 2015 (12): 35. /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " [2] Jarrett D Egertson, Brendan MacLean, Richard Johnson, Yue Xuan, Michael J MacCoss, Multiplexed peptide analysis using data-independent acquisition and Skyline. Nature Protocols, 2015 (10): 887-903. /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " & nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 2020年11月10-12日，中国计量科学研究院和国际计量局拟联合举办 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 第三届 “药物及诊断试剂研发与质控——测量与标准，质量与安全（TD-MSQS 2020）” /strong /span 国际研讨会，以期进一步促进该领域的学术交流和技术发展，提升企业的研发水平和产品质量。本次会议将在南京市政府的支持下，在江苏省南京市举行。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 本次会议可通过官方网站http://tdmsqs.ncrm.org.cn注册或扫描二维码注册，注册成功后请填写参会回执发送至会议邮箱pptd@nim.ac.cn。 span style=" text-align: center text-indent: 0em " & nbsp /span /p p style=" text-align: center text-indent: 0em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/ccf4bd70-dddd-45f4-ba22-f780937c770b.jpg" title=" 图片3.png" alt=" 图片3.png" / /p p style=" text-align: center text-indent: 0em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " strong 欢迎各位专家、同仁报名参会！ /strong /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 更多信息请关注会议官方网站： a href=" http://tdmsqs.ncrm.org.cn。" _src=" http://tdmsqs.ncrm.org.cn。" http://tdmsqs.ncrm.org.cn。 /a /p p style=" text-indent: 2em text-align: right margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 供稿：中国计量科学研究院化学所 /p p style=" text-indent: 2em text-align: right margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 肖鹏 宋德伟 李红梅 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " & nbsp /p