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脂质代谢反映了代谢周转与浓度之间的动态平衡。动力学质谱（MS）能够直接在体内定量分子周转。既往研究表明，基于 MS 的动力学蛋白质组学为蛋白质组调控提供了重要见解。与之相对应的、覆盖整个脂质组的动力学测量仍然受到分子特异性标记行为界定困难的限制。在这里，我们将动力学 MS 扩展至非靶向脂质组学。采用氘化水（2H2O）进行同位素标记，通常通过测量稳定 CH 位点上氘（2H）的标记来监测棕榈酸及其他部分脂质的周转。这里，我们将支撑这些靶向脂质周转测定的氘掺入模型扩展至对所有可检测脂质的非靶向分析。这使我们能够同时对数百种脂质分子的有效内源合成分数（Asyn）和周转速率（k）进行经验定量。脂质组范围动力学建模的一个核心障碍，是确定每个分子的内源性氘标记位点数（nL），而这对于准确估计 Asyn 和 k 是必需的。nL 值是生物动力学测定中的关键组成部分。在动力学蛋白质组学中，经过整理的氨基酸 nL 库可通过对序列特异性标记位点数值求和，实现肽水平建模；但针对脂质的类似资源仍然缺乏，而且可能无法推广到不同代谢状态或非哺乳动物系统。然而，对于脂质，以及在代谢条件改变或非哺乳动物生物体系中的氨基酸，相关空白仍然存在。在这里，我们经验性确定脂质 nL 值，并以肽类与 nL 数据库进行验证。为在一个具有生物学相关性的场景中评估这一策略，我们将其应用于表达人体 ApoE 同工型的转基因小鼠脑组织，其中脂质转运和代谢异常与阿尔茨海默病风险相关。这些数据在临床相关背景下验证了该方法，并提示基因型依赖的代谢可改变经验测定得到的脂质 nL 值。
脂质代谢反映了代谢周转与浓度之间的动态平衡。动力学质谱（MS）能够在体内直接定量分子的周转。既往研究表明，基于 MS 的动力学蛋白质组学已为蛋白质组调控提供了重要见解。与之类似的、覆盖整个脂质组的动力学测量仍受到分子特异性标记行为界定困难的限制。在此，我们将动力学 MS 扩展至非靶向脂质组学。
使用氘代水（2H2O）进行同位素标记，通常通过测量稳定 CH 位点被氘（2H）标记的情况，用于监测棕榈酸及其他特定脂质的周转。这里，我们将作为这些靶向脂质周转检测基础的氘掺入模型扩展到支持对所有可检测脂质进行非靶向分析。这使我们能够同时对数百种脂质分子实证定量内源性合成的有效比例（Asyn）以及周转速率（k）。
脂质组范围动力学建模的一个核心障碍，是确定每种分子的内源性氘标记位点数（nL），而这一参数对于准确估计 Asyn 和 k 是必需的。nL 值是生物学动力学检测中的关键组成部分。在动力学蛋白质组学中，经过整理的氨基酸 nL 库可通过对序列特异性的标记位点数值求和，实现肽水平建模，但针对脂质的类似资源仍然缺乏，而且这些资源可能无法推广到不同代谢状态或非哺乳动物系统。尽管如此，对于脂质以及在代谢条件改变或非哺乳动物生物体系中的氨基酸，相关空缺仍然存在。这里，我们通过实验确定脂质 nL 值，并以肽为对象结合 nL 数据库对该过程进行了验证。
为在具有生物学相关性的场景中评估这一策略，我们将其应用于表达不同人类 ApoE 同工型的转基因小鼠脑组织，其中脂质转运和代谢异常与阿尔茨海默病风险相关。这些数据在临床相关背景下验证了该方法，并提示基因型依赖的代谢可能改变通过实验确定的脂质 nL 值。
作者声明不存在竞争性利益。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.29.735310v1?rss=1
🏷️ 动力脂质组学 代谢标记 脂质周转 同位素标记 脂质代谢动力学