重磅发布｜非靶代谢组-队列精准版：颠覆海量数据，定义精准医学研究新高度
2025-11-28
中科新生命
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你是否也曾陷入这样的困境：
是时候，告别“数量竞赛”，回归“精准发现”了。
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—精准发现的三大核心要素—
1. 定性精准——国际顶尖研究机构/公司仅关注Level 1+Level 2
2017年，代谢组学学会在布里斯班年会中新增“Level 0”等级，重新定义了代谢物鉴定可信度标准[1]。如今，非靶检测领域，国际顶尖研究机构与公司将Level 1与Level 2作为数据分析的基石。同时需要秉持“自建库，准重于大”的原则。一味追求数据库的规模，不仅会显著增加海量数据的解析难度，更将导致后续标志物验证阶段资源的巨大浪费。
表1 国际上代谢队列研究表（部分展示）
2. 定量精准——精准区分个体/群体：内聚、外分
非靶向代谢组学长期依赖相对定量，仅通过内标与QC样本评估仪器稳定性。但如何评估每个代谢物的定量准确性？国际上引入dQC（稀释质控样本）[6,7]，从根本上区分“技术变异”与“真实生物学差异”。 以监测保留时间和信号强度的稳定性及评估代谢特征的线性稀释效应。 线性越好，真实值与测量值越一致，差异越能体现出来。
图1 顶刊如何使用dQC
3. 功能注释——以真实的生物学视角，加速标志物发现
“仅通过机器学习筛选的差异即是标志物” 是一种危险且过于简化的思路，需加生物学验证，但是生物学验证耗时耗力，如果才能进一步缩小验证范围呢。Gary Siuzdak倡议，构建一套整合代谢组学与文献挖掘的流程。该流程以代谢物输入，通过以下步骤实现多维解析：1) 鉴定并优先排序关键代谢物；2) 解析通路与表型的活性关联；3) 预测区分不同疾病的生物标志物，从而进一步缩小标志物范围[8]。显著提升了注释的置信度与生物学解读的深度，直接驱动您的代谢组学研究从“发现是什么”迈向“解读为什么”。
图2 顶刊方法学文章对标志物的解析建议
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—重磅发布：对标顶刊，锁定可信代谢物—
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非靶向代谢组学的未来，不仅数据的堆砌，更需信息的提炼。
我们致力于为您提供的，远不止于检测服务，更是一条能够从初步的代谢物发现，直接贯通至潜在生物学机制的清晰研究路径。
让我们携手，在数据的海洋中，锚定那些真正有价值的信号。
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关于中科新生命
上海中科新生命生物科技有限公司（APTBIO）创立于 2004 年，由原中国科学院上海生命科学研究院蛋白质组研究中心孵化而来，是国内质谱多组学应用领域的开拓者。公司以 “AI + 质谱多组学” 双核驱动创新，构建智能化组学生态。拥有自主知识产权的质谱检测平台与 AI 大数据分析系统，聚焦科技服务、生物医药及大健康消费三大领域，为全球科研机构、医院、药企提供从基础研究到临床转化的一站式解决方案。融合多组学技术与人工智能，围绕生物标志物发掘、药物靶点筛选及个性化诊疗等方向，构建具有国际竞争力的组学数据库与算法模型，推动转化医学进程，加速创新药物研发，成为推动生命科学数字化升级的核心引领者。
