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一针双极，正负兼顾 | Orbitrap质谱单细胞代谢组学全景解决方案

来源：赛默飞色谱与质谱中国更新时间：2026-03-30 17:15:33 阅读量：61

导读：Orbitrap实现一针正负切换单细胞非靶向代谢组学

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Orbitrap Exploris 240“力挑”单细胞脂质分析难题——揭秘辐射对癌细胞的隐藏影响）

图4. 单细胞脂质组学解决方案

图5. 单细胞脂质组学正负切换性能和PANC-1 Cell鉴定深度（点击查看大图）

流式质谱助力单细胞代谢组学迈入高通量时代

将流式细胞技术与质谱相结合，可以实现在线单细胞分选分析。2019年，清华大学张新荣研究团队提出了免标记的CyESI-MS技术^[9]：使用鞘流液在线萃取位于毛细管内的细胞悬液，直接进入Orbitrap MS实现非标记单细胞代谢组学分析。通过细胞浓度控制、流式分选和“脉冲信号”识别处理单细胞事件，配合Q-Exactive Orbitrap 质谱最高实现38 cells/min的高通量检测，鉴定深度可达200~300个代谢物（正负模式）。2026年，来自中国计量科学院和中国计量大学的研究团队开发了一种高通量无标记活细胞质谱方法（high-throughput and label-free viability informed single-cell mass spectrometry , ViSCMS）,可以同时测定细胞代谢谱和存活状态，并成功应用于结直肠癌亚型分类^[10] (图6)。北京大学白玉教授研究团队实现了单细胞层面的含时动态代谢流分析技术（图7）。他们以MDA-MB-231细胞为模型，分别用[U-13C]-葡萄糖和[U-13C]-谷氨酰胺标记培养，最终发现包括天冬氨酸代谢、Krebs循环、嘌呤代谢等多条代谢通路被标记；并利用该技术发现肿瘤相关巨噬细胞在氧化磷酸化、Krebs循环等通路活性发生显著升高 ^[11]。

图6. 基于流式细胞质谱的单细胞分析平台

（点击查看大图）

图7. 动态单细胞分析平台

（点击查看大图）

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质谱成像，从空间到单细胞代谢组学

在组织层面上进行单细胞研究更有助于了解细胞在微环境中的异质性。上述单细胞分析方法无法同时获得细胞的空间信息，单细胞尺度的质谱成像（Mass Imaging, MSI）技术是解决上述问题的最佳利器之一。2025年欧洲分子生物学实验室Theodore Alexandrov团队在Cell杂志上开发了开发了HT SpaceM技术，结合AP-SMALDI5 AF & Q-Exactive Plus Orbitrap质谱成像技术，为单细胞小分子代谢物分析提供了革命性工具（图8）。该技术不仅克服了传统MSI中只能看清磷脂分子的局限性，实现了稳定检测氨基酸、核苷酸、有机酸等代谢物；还开发了将MSI和显微成像几何配准，通过反卷积算法将像素点还原为单细胞信息 ^[12]。（详细信息请参阅：AP-SMALDI Orbitrap质谱成像系统助力打造革命性单细胞代谢组学平台）

图8. 质谱成像单细胞代谢组学HT SpaceM 技术

（点击查看大图）

结语

单细胞代谢组学的发展，正在从“测得更多”迈向“理解更深”。当代谢与脂质层面的信息被纳入单细胞解析框架，我们开始架起连接基因调控、蛋白表达与细胞功能表型之间的重要桥梁；我们开始能够回答更多关于细胞异质性、代谢重编程与功能状态转换的问题…

赛默飞在单细胞代谢组学方案展现了不同技术体系之间的协同性，Vanquish Neo nanoUHPLC 提供的脂质深度覆盖；高分辨、高质量精度、快速正负离子极性切换 Orbitrap 平台带来的数据完整性、鉴定准确性和稳定性保障，共同构成了单细胞代谢和脂质组学各种创新平台的“新基建”。在单细胞时代的下一个十年，我们期待与更多科研同行一起，在单细胞分子层面拓宽新的研究边界。

参考文献：

1. Xiaoyun Gong, Yaoyao Zhao, Shaoqing Cai,et al. Single Cell Analysis with Probe ESI-Mass Spectrometry: Detection of Metabolites at Cellular and Subcellular Levels. Anal. Chem. 2014, 86, 3809?3816.

2. Zhenwei Wei, Xingchuang Xiong, Chengan Guo, et al. Pulsed Direct Current Electrospray: Enabling Systematic Analysis of Small Volume Sample by Boosting Sample Economy. Anal. Chem. 2015, 87, 11242?11248.

3. Xiao-Chao Zhang, Qingce Zang, Hansen Zhao, et al. Combination of Droplet Extraction and Pico-ESI-MS Allows the Identification of Metabolites from Single Cancer Cells. Anal. Chem. 2018, 90, 9897?9903

4. Jiaxin Feng, Xiaochao Zhang, Liang Huang, et al. Quantitation of Glucose-phosphate in Single Cells by Microwell-

Based Nanoliter Droplet Microextraction and Mass Spectrometry. Anal. Chem. 2019, 91, 5613?5620.

5. Hongying Zhu, Ning Wang, Lei Yao, et al. Moderate UV Exposure Enhances Learning and Memory by Promoting a Novel Glutamate Biosynthetic Pathway in the Brain. Cell 173, 1716–1727.

6. 胡庆宇, 伍剑鸿, 李畅孝等, SinCell-100联合Orbitrap Exploris 240 质谱仪实现单细胞代谢组学分析.AN_26001_LSMS, Thermo Fisher Scientific, Inc.

7. Rahul Deshpande, Johanna Gerichten, Kyle Saunders, et al. Deciphering spatial variation in lipid profiles of X-Ray irradiated cells using nanoflow LC coupled to an Orbitrap Exploris 240 MS. PO004336.Thermo Fisher Scientific, Inc.

8. Kyle D. G. Saunders, Johanna von Gerichten, Rahul Deshpande et al. Single-Cell Lipidomics by LC-MS Interlaboratory Study Reveals the Impact of X-ray Irradiation on a Pancreatic Cancer Cell Line and Its Bystanders. Anal. Chem. 2025, 97, 13532?13541.

9. Huan Yao, Hansen Zhao, Xu Zhao, et al. Label-free Mass Cytometry for Unveiling Cellular Metabolic

Heterogeneity. Anal. Chem. 2019, 91, 9777?9783.

10. Simin Cheng, Danni Wu, Xinxin Wang, et al. Viability-Informed Single-Cell Mass Spectrometry for More

Comprehensive Metabolic Analysis. Anal. Chem. 2026, 98, 4213?4221.

11. Jeany Delafiori, Mohammed Shahraz, Andreas Eisenbarth HT SpaceM: A high-throughput and reproducible method for small-molecule single-cell metabolomics. Cell 2025, 188, 6028–6043

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