己酸各司孕甾醇酯

p 　　自二代测序的技术问世以来，就一直是研究和临床领域关注的重点。随着整个行业的技术发展，二代测序也带动了整个基因研究的产业链。在二代测序的产业链中，上游做检测，中游做分析，下游做应用。在测序价格持续下降的情况下，中游测序数据的生物信息学分析成为了提高效率最大的瓶颈。 /p p 　　传统的测序数据分析依赖于本地服务器的性能。而可以预见的是不断下降的测序价格将会带来更多海量测序数据的产生，而巨大数量的测序数据无疑会延长获得测序分析结果的时间。目前可能较好的解决方法是通过云计算的方式去做，云计算的优势在于能够通过分布式计算对大数据进行处理，从而极大提升运算效率以及降低成本。 /p p 　　目前国外的云计算平台Seven Bridge已经做的比较成熟，对二代测序数据也能够进行快速分析。缺点是作为典型的pipeline式分析，对用户的要求比较高，对于国内用户群体的使用会有一些障碍。而在国内的云计算平台中，GCBI将于2016年2月底发布新的全基因组测序分析平台，虽然还没有公布具体的信息，但是希望能够体现基本功能的高效率和高可用性。 /p p 　　接下来我们看看在不同的领域，测序的云计算平台可能带来的变革与进步。 /p p 　　 strong 科研领域 /strong /p p 　　科研研究者一直是测序的重要使用群体，由于测序成本的持续降低及更多的测序服务供应商选择，可以预见的是测序数据的产量与规模大幅度提升。而这部分数据是必然需要分析的，在没有大规模数据分析平台之前，分析的效率受限于本地服务器的规模，数据量越大，分析的时间也越久。而测序的云计算平台将有望突破这个瓶颈，100个样本，1000个样本，分析的时间都仅跟1个样本的分析时间类似，这将极大降低用户的时间成本。预计随着数据分析平台化的出现，科研研究的周期将大大缩短。 /p p 　　 strong 临床应用领域 /strong /p p 　　在传统的诊疗模式下，临床医生需要各种检查数据以及查体来对病人进行诊断。一旦分子层面的检测在临床进行开展，云计算平台可以通过对同一种疾病临床数据及分子检测数据的收集和快速分析，对特定的病人给出相应的辅助诊断参考，甚至给予相应的用药方案。临床医生在合理应用的情况下，整个诊断的过程将会变得更快速以及更准确。如果未来疾病的发展演变成依据分子水平的变化进行分类，那么诸如GCBI等云计算平台对临床的帮助会更大。 /p p 　　 strong 个人健康 /strong /p p 　　随着测序技术在医疗领域的应用，市面上已经有不少针对个人健康的检测业务了，检测方法包括个人全基因组测序、定制化基因芯片等等。而这些数据的分析与解读也会随着检测成本的下降变得越来越普遍。当每个人都会去做这样的检测时，云计算平台将有望对这部分数据的快速解读提供可行的解决方案。个人用户将更快速地获取自己的结果报告。 /p p 　　 strong 合作模式 /strong /p p 　　鉴于生物信息云计算平台的强大功能，有望在平台与科研单位、临床研究者甚至企业之间搭建各种各样的合作模式。科研单位与云平台的合作能加快科研成果的输出，云平台可以帮助科研单位进行成果的转化与应用 临床研究者可以借助云平台进行辅助诊断，云平台通过临床数据的输入不断使诊断模型优化 企业通过云平台可以推广自有产品，云平台也可以给用户提供更多样的供应商选择。 /p p 　　可以预见的是，生物信息云计算平台的强大能力不仅仅会体现在其计算能力上，临床应用，合作转化等方面都可以展现其潜力。就让我们拭目以待看看云计算平台的发展吧。 /p

植物甾醇是常见的植物活性成分，同时也是人类饮食中的主要脂类成分组成部分。其结构与胆固醇类似，均具有环戊烷多氢菲母核，图1中的β-谷甾醇、菜油甾醇、和豆甾醇为较为常见的植物甾醇。由于植物甾醇与胆固醇具有相似的结构，二者均需溶于胶束后才能被人体吸收，植物甾醇能与膳食来源的胆固醇竞争进入混合胶束从而减少肠道对于胆固醇的吸收，因此有助于控制血液中的总胆固醇、低密度脂蛋白和甘油三酯水平，从而减少心血管疾病的风险（图2）[1]。近年来，随着人们对健康饮食的日益重视，越来越多的科研人员开始关注到含植物甾醇的食品及植物的分析技术的开发与运用，本文将重点介绍基于气相色谱-氢火焰离子化检测器联用技术及液相色谱-大气压化学电离质谱联用技术的植物甾醇分析方法。图1. 常见的三种植物甾醇结构图2. 植物甾醇降低血清胆固醇的示意图[1]1. 植物甾醇的分析技术食物与植物中的甾醇类成分经过前处理并富集后，可采用不同的分析技术与手段开展分析与鉴定。目前最常用于植物甾醇定量分析的技术为气相色谱法（Gas Chromatography，GC）。液相色谱法（Liquid chromatography，LC）、薄层扫描法（Thin Layer Chromatography Scanning，TLCS）等也可以进行植物甾醇组分的分离与定量分析。1.1 气相色谱-氢火焰离子化检测器联用技术（GC-FID）技术原理：氢火焰离子化检测器（Flame Ionization Detector，FID）的工作原理是基于有机化合物能够在火焰中发生自由基反应而被电离从而对待测物进行分析[2]。如图3所示，FID离子室中火焰分为A层预热层；B层点燃火焰；C层温度最高，为热裂解区，有机化合物CnHm在此发生裂解而产生含碳自由基CH：CnHm→CH含碳自由基进入反应层D层，与外面扩散进来的激发态原子或分子氧发生反应，生成CHO+及e-：CH+O→CHO++e-形成的CHO+与火焰中大量水蒸气碰撞发生分子-离子反应，产生H3O+离子：CHO++H2O→H3O++CO化学电离产生的正离子（CHO+，H3O+）和电子（e-）在外加直流电场作用下向两极移动而产生微电流，收集极与基流补偿电路间的电流作为微电流放大器的输入，微电流放大器输出的电流信号（或电压信号）经A/D转换器，将模拟信号转换成数字信号，由计算机记录下来并进行数据处理从而获得色谱峰。图3. 氢火焰离子化检测器（FID）的示意图技术特点：火焰离子化检测器（FID）是气相色谱常用的检测器，它对几乎所有有机物均有响应，特别是对于烃类化合物灵敏度高且其响应与碳原子数成正比。与此同时，它对于气体流速、压力、温度变化的细微差异相对不敏感，不易受到外界环境改变影响。通过该法对植物甾醇进行分析时，需要对样品进行衍生化处理，将游离的植物甾醇转化为适合GC分析的疏水性衍生物，如生成三甲基硅醚（TMS）衍生物。目前广泛使用于植物甾醇分析的衍生化试剂包括有：含N-甲基-N-三甲基硅烷基三氟乙酰胺（N-methyl-N-trimethylsilylfluoroacetamide，MSTFA）无水吡啶溶液、含1%的三甲基氯硅烷（Trimethylchlorosilane，TMCS）的双三甲基硅基三氟乙酰胺（Bis-trimethylsilyltrifluoroacetamide，BSTFA）等。通过GC-FID对植物甾醇进行定量时，常使用的内标包括有白桦脂醇（Betuline）、5α-胆甾烷醇和5α-胆甾烷-3β-醇等。分析仪器：1957年，澳(大利亚)新(西兰)帝国化学工业公司（Imperial Chemical Industries of Australia and New Zealand，ICIANZ）中央研究实验室的McWilliam和Dewar开发了第一台FID。目前FID检测器已经成为应用最广泛的气相色谱检测器之一，其获取、操作成本、维护要求均相对较低。市面上的气相色谱仪基本上均可配置FID检测器，包括安捷伦9000、8890、8860和7890气相色谱系列，赛默飞 TRACE 1300、1100系列，岛津Nexis GC-2030，珀金埃尔默 2400等进口气相色谱系统以及福立 GC9790、GC 9720，常州磐诺GC1949，上海仪电分析GC 128、北分瑞利 GC3500系列等国产气相色谱仪。1.2 液相色谱-大气压化学电离质谱联用技术（LC-APCI-MS）技术原理：大气压化学电离化（Atmospheric Pressure Chemical Ionization，APCI）原理与化学离子化相同，但离子化在大气压下进行。流动相在热及氮气流的作用下雾化成气态，经由带有几千伏高压的放电电极时离子化，产生的试剂气离子与待测化合物分子发生离子-分子反应，形成单电荷离子，正离子通常是(M+H)+，负离子则是(M-H)-。大气压化学离子化能在流速高达2 ml/min下进行，常用于分析分子质量小于1500道尔顿的小分子或弱极性化合物，主要产生的是(M+H)+或(M-H)-离子，很少有碎片离子，是液相色谱-质谱联用的重要接口之一。图4. 大气压化学电离源（APCI）的示意图技术特点：植物甾醇的发色团数量少，因此不适合通过紫外检测器检测；同时植物甾醇质子亲和力较小、酸性较弱、不宜在溶液中形成质子化的离子或去质子化生成阴离子，因此通过电喷雾电离（Electron Spray Ionization，ESI）的电离效率相对较差。由于植物甾醇亲脂性较强，分子量一般小于1000 Da，采用APCI离子源可以提供更高的植物甾醇检测灵敏度，且无需对样品进行衍生化，极大地缩短了分析所需的时间。研究人员还发现植物甾醇分析过程中，采用正离子模式能够提供了比负离子模式更高的灵敏度，且易于生成准分子离子峰[M+H]+、[M+H-H2O]+ [4]。分析仪器：目前国内外均有大量厂商生产搭配有APCI离子源的液相色谱质谱联用系统，已运用于药物研究、食品安全检测、生命科学和分子生物学等多个领域。Agilent 6470、6490系列三重四极杆液质联用系统，Bruker EVOQ LC-TQ液相色谱质谱联用系统，PerkinElmer QSight 400系列三重四极杆质谱仪，SHIMADZU LCMS-2020、LCMS-2050液相色谱质谱联用系统以及国产的江苏天瑞LC-MS 2000液质联用系统，杭州谱育科技EXPEC 5310LC-MS/MS、EXPEC 5250 气相/液相色谱-三重四极杆质谱联用仪、EXPEC5510LC-MS/MS、禾信仪器LC-TQ5100等均配置有APCI离子源。国产的江苏天瑞LC-MS 2000液质联用系统，杭州谱育科技EXPEC 5310系列质谱仪等均配置有APCI离子源。2. 应用实例2.1 基于GC-FID快速分析橄榄油中的植物甾醇在对特级初榨橄榄油样本进行皂化处理后，国际橄榄理事会（International Olive Council，IOC）方法采用乙醚对皂化样本多次液液萃取以提取植物甾醇；研究人员优化后前处理方法采用反相聚合物基质固相萃取柱对皂化样品中的植物甾醇进行提取。同时研究人员基于GC-FID建立了同时快速定量17种脂质（含内标胆甾烷醇）的分析方法，其中包括16种植物甾醇，这17种脂质的GC-FID色谱图如图4所示[5]。通过分析比对不同前处理方法结果，研究人员发现优化后前处理方法简单、省时，并减少了溶剂的使用量，但是与IOC官方方法获得的结果较为一致。通过GC-FID快速定量17种脂质的分析方法也有助于评估高价值且容易掺假的特级初榨橄榄油的真实性。图5. 特级初榨橄榄油样品采用IOC方法（A）及优化前处理方法（B）处理后，分别经由GC-FID分析得到色谱图。（1）胆固醇；（2）菜籽甾醇；（3）24-亚甲基胆固醇；（4）菜油甾醇；（5）菜油烷甾醇；（6）豆甾醇；（7）Δ7-菜油甾醇；（8）赪桐甾醇； (9）β-谷甾醇；（10）谷甾烷醇；（11）Δ5-燕麦甾醇；（12）Δ5,24-豆甾二烯醇；（13）Δ7-豆甾醇；（14）Δ7-燕麦甾醇；（15）高根二醇；（16）熊果醇；（IS）胆甾烷醇。2.2 基于LC-APCI-MS/MS快速分析饲料中的植物甾醇相较于GC-FID或GC-MS，LC-APCI-MS/MS无需进行样品衍生化即可完成植物甾醇的定量分析，极大地缩短了样品前处理时间。研究人员建立了基于LC-APCI-MS/MS的植物甾醇分析方法，并可在8分钟内快速定量6种目标植物甾醇[6]，图6为胆固醇与6种植物甾醇混合标准溶液（500 ng/mL）的MRM提取离子流色谱图。该方法提供了一种适用于大豆、向日葵、草料、犊牛成品饲料和上述饲料混合物在内的不同类型饲料中的植物甾醇定量的方法。同时将实验结果与其他相关研究结果进行比较，显示出良好的一致性。该方法简单、快速，可以将其应用于其他饲料和食品中的植物甾醇分析。图6. 不同研究化合物混合标准溶液的MRM提取离子流色谱图。①麦角甾醇；②胆固醇；③岩藻甾醇；④Δ5-燕麦甾醇；⑤菜油甾醇；⑥豆甾醇；⑦β-谷甾醇3.小结与展望植物甾醇是植物中的生物活性化合物，同时因其在降低血液胆固醇水平方面有着重要意义，植物甾醇可作为保健食品中的功效成分用于调节人体机能。在这种情况下，有必要建立适合于保健食品中植物甾醇类化合物的分析方法，以评估保健食品质量。同时随着分析技术的发展和相关研究的不断深入，更多快捷、灵敏的分析技术也将成为植物甾醇分析的有力工具，并为更多不同的植物甾醇类化合物在降低血脂、预防心血管疾病等健康领域的运用提供支持与保障。参考文献：[1] Zhang R, Han Y, McClements D J, et al. Production, characterization, delivery, and cholesterol-lowering mechanism of phytosterols: A review[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2022, 70(8): 2483-2494.[2] 胡坪, 王氢. 仪器分析（第五版）[M]. 北京：高等教育出版社，2019.[3] 国家药典委员会. 中华人民共和国药典（2020版）：四部[M]. 北京：中国医药科技出版社，2020.[4] Mo S, Dong L, Hurst W J, et al. Quantitative analysis of phytosterols in edible oils using APCI liquid chromatography–tandem mass spectrometry[J]. Lipids, 2013, 48: 949-956.[5] Gorassini A, Verardo G, Bortolomeazzi R. Polymeric reversed phase and small particle size silica gel solid phase extractions for rapid analysis of sterols and triterpene dialcohols in olive oils by GC-FID[J]. Food chemistry, 2019, 283: 177-182.[6] Simonetti G, Di Filippo P, Pomata D, et al. Characterization of seven sterols in five different types of cattle feedstuffs[J]. Food Chemistry, 2021, 340: 127926.

就在作为舶来品的“云计算”热浪余热未消时，10月出版的最新一期《国际云计算杂志》(International Journal of Cloud Computing)以长达百余页的专辑形式介绍了我国科学家研制的新型云计算操作系统TransOS，给了IT业界一个“意外”，引起国际科技新闻界的广泛关注。 　　在题为《TransOS：基于透明计算的云操作系统》的论文中，中国工程院院士、中南大学校长张尧学首次向国际业界全面介绍了新一代网络化操作系统TransOS：它将包含传统操作系统、应用程序和数据的“代码”全部存储在一台服务器(云)上，允许多台只装有少量代码的“裸机”连接访问，用户只需动态调用必要代码即可运行。在该组专辑其他文章中，来自清华大学、英特尔公司以及日本和加拿大的研究人员分别从数据管理、实现案例、移动和嵌入式设备上的应用及隐私保护模式等方面对该操作系统进行了详尽讨论。 　　TransOS基于“透明计算”的理念研制。该理念最早由张尧学于2004年提出，其核心是将存储与运算分离、将软件与硬件(终端)分离，通过有缓存的“流”式运算，将计算还原为“不知不觉、用户可控”的个性化服务。在这种模式下，操作系统被视为一种网络资源从终端“剥离”。 　　这一变化导致了诸多改变的发生，使TransOS成为了名符其实的“管理操作系统的操作系统”，它不仅占用资源更少、可靠性更高，更具有谷歌Chrome等类似云操作系统所不具备的跨平台、跨设备操作的优点，不仅可在个人电脑、服务器、智能手机、平板电脑乃至智能家电上运行，而且适用于苹果、谷歌、微软等公司开发的不同平台，从而打破了不同“云”之间的垄断和分割。 　　张尧学告诉记者，尽管TransOS对经典的冯诺依曼计算机体系结构进行了“革命性改进”，但在网络足够快的条件下，用户几乎感觉不到后台这种变化的存在。 　　该组文章发表后，国际知名新闻媒体《每日科学》(ScienceDaily)、《技术视野》(TechEYE), 《每日技术新闻》(TechNewsDaily)等媒体分别以《在云中的操作系统：TransOS或将取代传统桌面操作系统》，《中国人希望把计算机大脑放在云中》，《研究人员将操作系统推送到云中》等为题进行了报道。 　　对TransOS的应用前景，张尧学保持了谨慎的乐观。他向记者表示，TransOS目前还不会对现有的桌面式操作系统造成威胁，但会派生出许多新的终端、产生大量新的应用机会。他同时坦承，由于TransOS对网络带宽提出了更高要求，这将使对高速互联网的需求变得更为迫切。