研究内容

脂质是生命不可或缺的生物分子,广泛参与膜构建、能量储存与信号传导。细胞中数以千计的脂质分子统称脂质组,浓度跨度达8个数量级,结构复杂且异构体共存。结构脂质组学旨在突破传统方法无法区分脂质异构体的局限,在精细结构层面为脂质组提供系统解决方案。

本课题组致力于发展异构体分辨串联质谱、异构体平行定量方法,及低丰度脂质组的选择性富集技术,推动脂质分子深度表征与生物医学应用。我们初步建立了光标记结合异构体分辨串联质谱的方法,揭示跨膜多肽诱导的膜脂疏水失配结构细节、脂质组成偏好及化学计量信息。未来,该方法有望拓展至膜蛋白体系,为理解脂质如何调控膜蛋白构象、稳定性与功能提供关键工具。


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1. 脂质多层级结构的表征方法。建立了覆盖20多类脂质的PB-MS/MS分析方法以及双键位置异构体定性定量策略;开发了基于巯基自由基催化的脂质C=C顺反异构化技术,结合在线PB衍生,实现了脂质C=C构型(Z/E)及位置的双重表征。此外,我们还发展了新型自由基诱导解离(RDD)串联质谱方法,实现了对甘油磷脂sn-异构体定性定量、甲基支链以及羟基位点进行深度定性定量解析。 (Reviews links: Acc. Chem. Res. 2021, 54, 3873−3882;J. Lipid Res.2022, 63, 100219 ; Anal. Chem. 2025, 97, 4275 ; Anal. Chim. Acta, 2025, 344456)

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2. 低丰度脂质选择性富集及分析方法。发展了基于磁性二氧化钛纳米材料(TiO2 MNP)靶向鞘糖脂组的选择性富集方法,将检测动态范围提高1-3个数量级,绘制了脑组织、人血浆及乳腺癌细胞中超过1000个鞘糖脂分子的多层级结构图谱。


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3. 高覆盖、深度脂质组分析流程的建立及生物医学应用。发展了光化学微流反应器(商业转化产品名:Omega Analyzer),建立了耦合液相色谱分离、在线PB衍生和串联质谱的脂质分析流程;进一步耦合离子淌度(TIMS)发展了具有数据自动解析能力的磷脂组深度分析系统。实现对细胞(1e5个)、组织(10 mg)、血清(20 µL)、人皮脂中上千种不饱和脂质分子实现双键位置鉴定和位置异构体定量。鞘糖脂组深度分析实现人神经胶质瘤亚型分型,揭示神经酰胺合成酶(CerS2)、脂肪酸二羟化酶(FA2H)在人胶质瘤组织中的显著下调。人肝细胞癌组织的深度磷脂分析揭示磷脂酰胆碱酰基转移酶1(LPCAT1)具有sn-1位置选择性。(Nat. Commun. 2019, 10, 79; Nat. Commun. 2023, 14, 4263;Angew. Chem. Int. Ed.2023, 62, e202215556)


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4. 脂质-蛋白相互作用研究 。建立了模型多肽-膜脂疏水相互作用的表征方法。设计并合成了新型光交联探针,捕获了多肽跨膜区氨基酸残基与磷脂脂肪酸链的交联产物;发展了交联产物的液相色谱-串联质谱分析方法,实现不同交联位点分布的表征。与哈尔滨工业大学何元政团队合作及中科院上海药物所徐华强团队合作,鉴定多个膜蛋白的脂质配体精细结构。

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PB-MS/MS developed by our group

Advances of PB-MS/MS by other research groups around the world.(2017-2026)