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            空间代谢组学技术是一种用于研究生物体内代谢物在空间分布上的方法，其在疾病研究中的应用越来越受到关注。其中，空间代谢组学技术在神经系统疾病、心血管疾病等领域的研究中揭示了多种疾病存在明显的代谢紊乱现象，可以为疾病的早期诊断、治疗监测和个体化治疗提供了新的途径。 MALDI-MSI是一种强大的分析方法，它利用质谱通过分子质量测定来可视化特定化学成分（如生物标志物、代谢物、肽/蛋白质）的空间分布。基质辅助激光解吸电离（MALDI）具有空间分辨率和分子特异性，有助于对内源性和外源性化合物进行无标记跟踪。与免疫组织化学类似，MSI能够提供化合物的高通量扫描，但无需借助抗体。质谱成像MALDI-MSI在样品制备时目标组织将被切成薄片嵌入有机基质。基质促进目标化合物在紫外激光束的作用下解吸电离，所产生离子的质荷比将通过质谱仪在烧蚀点的程序化阵列上进行测量，多种分析物可以同时被鉴定和定量。因此，MALDI-MSI可以提供组织表面一个特定位置上分子分布的快速快照。

     

    MALDI-MSI

  • 1. 数据处理：双校准（m/z+空间）、降噪归一、基质补偿

    2. 特征与空间：提峰成像，差异筛标（t检验/PLS-DA），聚类+共定位

    3. 功能与多组学：分子注释（HMDB等）+通路富集，融合HE/组学数据

    4. 技术拓展：高分辨解析、3D重建、AI辅助（肿瘤识别/疗效预测）

     

    关键：样本速冻均厚，LC-MS/MS验证，突破基质效应定量瓶颈

     1. 切片准备：制备组织切片（5~20μm），转移至 PEN 膜载玻片。

    2. 基质喷涂：选基质（如 CHCA/DHB），配液后自动喷涂，干燥成晶。

    3. 质谱采集：质谱仪设参数（质量范围、扫描步长等），逐点扫描组织，采集像素谱图。

    4. 数据处理：软件完成峰检测、基线校正、归一化，校准质量精度。

    5. 成像分析：筛选目标 m/z 生成空间分布；结合 PCA、HE 染色解析组织异质性。 

    文库构建

    分析流程

  • Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in glioblastoma

         胶质母细胞瘤（Glioblastoma，GBM）作为中枢神经系统中恶性程度最高的肿瘤之一，以其显著的亚克隆多样性、动态的表型适应性及复杂的肿瘤微环境相互作用为主要特征，一直是癌症研究领域的难点与热点。尽管单细胞测序技术已为解析GBM的转录调控与细胞状态演化提供了重要见解，但由于丢失了细胞的空间组织信息，难以全面揭示肿瘤在原位环境中的异质性及与宿主的相互作用机制。在此背景下，空间分辨多组学技术的应用为突破这一局限提供了关键手段，能够在保留空间位置信息的前提下，整合转录组、代谢组和蛋白质组等多层级分子数据，深入解析肿瘤微环境的动态调控网络。 本文将聚焦于发表在国际顶级肿瘤学期刊《Cancer Cell》（2022年影响因子38.585）上的一项重要研究——《Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in glioblastoma》。该研究由Vidhya M. Ravi等学者主导，于2022年6月13日正式发表，DOI号为https://doi.org/10.1016/j.ccell.2022.05.009。研究通过对GBM样本进行空间分辨转录组、代谢组和蛋白质组分析，首次系统识别出肿瘤中存在五种空间上截然不同的转录程序，并揭示了这些程序如何受微环境中缺氧、免疫炎症等压力因素调控，以及肿瘤与宿主之间双向相互作用的分子机制。这项工作不仅为理解GBM的空间组织结构与动态适应提供了全新视角，更为开发针对性的个体化治疗策略奠定了重要基础。

     

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    1、新鲜组织CMC或OCT包埋样品，或冰冻组织。

    2、液氮或干冰条件下运输，避免反复冻融。

    3、建议提供备份样品。

     

    注：具体送样细节，请咨询销售。

     

     

     

     

     

     

     

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