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胚胎培养废液（spent embryo culture media，SECM）由于样本体积有限、盐含量高且蛋白质丰富，给非靶向 LC-MS 代谢组学带来了重大挑战。尽管人们对利用 SECM 代谢组学进行无创胚胎质量评估的兴趣日益浓厚，但针对这一独特基质的样品前处理系统优化仍在很大程度上尚未开展。本研究以人血清作为参照生物流体，全面评估了六种提取溶剂组成在五种溶剂与样本体积比下的提取效果，随后系统筛选了十一种复溶溶剂组成。结果表明，最佳样品前处理方案从根本上取决于基质：对于 SECM，采用样本体积 7 倍的 50% 乙腈进行提取，并使用 40% 乙腈复溶，可最大限度提高代谢组覆盖度；而对于血清，则需要使用样本体积 10 倍的 100% 甲醇进行提取，并用 100% 水复溶。比较代谢组学分析显示，SECM 中非极性物质的比例较高，而血清中极性化合物的比例较高，这直接解释了观察到的基质特异性要求。将优化后的流程应用于 120 份临床样本后，我们鉴定出 102 种可区分整倍体与非整倍体胚胎的差异代谢物，这些代谢物显著富集于脂肪酸代谢、线粒体 β-氧化和鞘脂代谢，同时还涉及氨基酸和三羧酸循环代谢物。为将这些特征转化为预测工具，我们开发了一种加权集成机器学习模型，通过基于准确率加权的投票机制整合七个互补分类器。该集成方法在区分非整倍体与整倍体胚胎方面取得了优异性能（AUC = 0.977，特异性为 100.0%，89.6%灵敏度），显著优于任何单一分类器。在按形态学质量（优、良、中、差）分层的72枚整倍体胚胎中，该模型进一步揭示，随着质量下降，代谢状况逐步恶化，表现为从线粒体能量不足发展至更广泛的脂质失调；相应的AUC分别为0.944、0.889和0.943。这一系统性优化为SECM代谢组学提供了稳健的样本制备方案，而加权集成框架则确立了一种可推广的方法，可利用代谢组学数据辅助临床决策。
通过基质优化的非靶向 LC-MS 代谢组学分析废弃胚胎培养液并结合加权集成机器学习进行非侵入性胚胎质量评估 | bioRxiv
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Zhang
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由于样本体积有限、盐含量高且蛋白质丰富，废弃胚胎培养液（spent embryo culture media，SECM）给非靶向LC-MS代谢组学带来了重大挑战。尽管人们对利用SECM代谢组学进行无创胚胎质量评估的兴趣日益浓厚，但针对这一特殊基质的样品前处理系统优化仍鲜有研究。在本研究中，我们以人血清作为参照生物流体，对6种提取溶剂组成在5种溶剂与样本体积比下进行了全面评估，随后对11种复溶溶剂组成进行了系统筛选。结果表明，最佳样品前处理方案从根本上取决于基质类型：为最大限度地覆盖代谢组，SECM提取需要使用7倍体积的50%乙腈，并使用40%乙腈进行复溶；而血清则需要使用10倍体积的100%甲醇进行提取，并使用100%水进行复溶。比较代谢组学分析显示，SECM中非极性物质的比例较高，而血清中极性化合物的比例较高，这直接解释了观察到的基质特异性要求。将优化后的流程应用于120个临床
在样本中，我们鉴定出102种可区分整倍体与非整倍体胚胎的差异代谢物，这些代谢物显著富集于脂肪酸代谢、线粒体β-氧化和鞘脂代谢通路，氨基酸及三羧酸（TCA）循环代谢物也发挥了作用。为将这些特征转化为预测工具，我们开发了一种加权集成机器学习模型，通过按准确率加权的投票机制整合了七种互补分类器。该集成方法在区分非整倍体与整倍体胚胎方面表现优异（AUC = 0.977，特异度100.0%，灵敏度89.6%），显著优于任何单一分类器。在按形态学质量（优、良、差）分层的72枚整倍体胚胎中，该模型进一步揭示，随着质量下降，代谢状况逐步恶化：从线粒体能量不足发展为更广泛的脂质代谢失调；相应的AUC分别为0.944、0.889和0.943。这项系统性优化为SECM代谢组学提供了稳健的样本制备方案，而加权集成框架则为在临床决策支持中利用代谢组学数据建立了一种具有普适性的途径。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
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，22574175
，22304053
，22374146
中信集团重大科学计划
，2023ZXKYB34100
中信湘雅生殖与遗传专科医院
，YNXM-202313
中国福建省自然科学基金
，2026J001787
中国湖南省自然科学基金
，2026JJ60349
版权
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发布于2026年8月4日。
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关键词：非靶向LC-MS代谢组学 · 胚胎培养废液 · 无创胚胎质量评估 · 胚胎非整倍体检测 · 加权集成机器学习 · 脂质代谢
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.30.741666v1?rss=1