代谢组学实验结果的可靠性取决于样品制备的有效性和可重复性。本文描述了一种严格且深入的方法,能够从生物液体中提取代谢物,并可选择性地对多达数千种化合物或仅特定感兴趣的化合物类别进行后续分析。
方法文章
代谢组学实验结果的可靠性取决于样品制备的有效性和可重复性。本文描述了一种严格且深入的方法,能够从生物液体中提取代谢物,并可选择性地对多达数千种化合物或仅特定感兴趣的化合物类别进行后续分析。
代谢组学是一个新兴领域,能够对来自生物体的样本进行图谱分析,从而深入了解生物过程。代谢组学的一个关键环节是样本制备,不一致的制备技术会导致结果不可靠。本技术包括蛋白质沉淀、液-液萃取和固相萃取,可将代谢物分馏为四个不同类别。 该方法可提高低丰度分子的富集效果,从而增强检测灵敏度,最终实现对分子更可靠的鉴定。该技术已应用于血浆、支气管肺泡灌洗液和脑脊液样本,最低样本体积可低至50 µl。 样本可用于多种下游应用;例如,蛋白质沉淀所得的沉淀物可保存以供后续分析。该步骤的上清液通过水和强有机溶剂进行液-液萃取,以分离亲水性和疏水性化合物。分馏后,亲水层可保留用于后续分析,或在不需要时弃去。疏水性组分随后在三个固相萃取步骤中依次用一系列溶剂处理,进一步分离为脂肪酸、中性脂质和磷脂。这使得实验人员可根据分析需求灵活选择目标化合物类别。此外,由于已知化合物的化学类别信息,该方法也有助于实现更可靠的代谢物鉴定。
生物反应会产生代谢物,作为细胞过程的终产物。代谢组学是指这些过程所产生的所有化合物在生物体内的集合。它能够反映细胞的生理状态,并体现生物体对外部或内部刺激的响应1,2。这些刺激可能来自环境、毒理、药理、饮食、激素,或与疾病相关。目前研究人员正在开展并已开展了大量代谢组学应用研究,包括生物标志物发现3、营养学研究4、食品科学5以及药物测试6。无论何种应用,数据的变异性、污染以及假阳性的存在都应被降低,最好完全消除。在生物标志物发现中,或在确定对照组与疾病组之间的差异时,或在研究药物对受试对象的影响时,应根据所提出的问题及待研究的代谢物类型选择合适的生物液体7。例如,若研究吸入性药物对哮喘患者肺部的即时效应,则优先选择在给药前后分析支气管肺泡灌洗液(BALF)样本中的代谢物。为确保所观察到的 差异源于真实的生物学变异,而非不恰当的样品制备技术,标准化且一致的实验操作流程至关重要8。必须仔细记录样品信息,以确保诸如生物液体类型、动物品系、采样时间、受试对象年龄、性别等因素均被充分考虑并纳入研究设计中9。此外,为降低污染或假阳性的可能性,建议对溶剂空白和仪器空白进行分析10。
在本方案中,“代谢物”一词用于指代实际鉴定出的化合物。首先使用厂商提供的软件,通过初始峰检测算法识别质谱峰。这些峰根据质荷比(m/z)和保留时间进行对齐。随后采用第二种算法将多个特征合并为单一化合物,其中包括正离子模式下的钠、钾或铵加合物,以及负离子模式下的氯加合物。软件中的其他可选功能还包括二聚体及其他加合物的识别。以葡萄糖为例,在第一种算法下会检测到三个对应于同一化合物的峰,其m/z值分别为181.0707(M+H)、198.0972(M+NH4)和203.05261(M+Na)。然而,当应用基于分子式的第二种算法时,这三个加合物将被归为一组,最终合并为一个化合物。
由于样品中存在大量化合物,代谢物可能在样品中引起干扰。单个样品中数千种代谢物的存在会导致信号抑制,尤其是对低丰度代谢物的抑制。通过样品净化去除干扰性蛋白质,并进一步将样品分离为多个组分,可降低样品复杂性,从而改善峰分离效果,提高分辨率,并减少代谢物共洗脱现象。因此,必须进行样品净化并改进化合物的分离效果。已有研究表明,仅采用蛋白质沉淀方法,即使使用不同极性的溶剂,也无法有效解决这一问题11,12。然而,通过结合强有机溶剂(如甲基叔丁基醚,MTBE)与后续的分级分离步骤,可提高代谢物的覆盖范围。Yang et al.12 报道,单独使用甲醇或甲醇-乙醇沉淀时分别检测到1,851或2,073种代谢物,而采用MTBE溶剂萃取联合固相萃取(SPE)步骤后,检测到的代谢物数量增加至3,806种。该方法可显著减少代谢物重叠,改善峰分离,并提高代谢物丰度。
来自非代谢物(如聚合物)的污染可能源于样品采集过程、溶剂或仪器噪声,并可能导致潜在重要代谢物的信号抑制。建议技术人员以及在样品制备前负责采集样品的人员,在样品采集和制备过程中始终使用相同品牌、类型和规格的样品收集管、移液器吸头及其他所用管材。这可使数据分析人员充分确信所观察到的变化是真实存在的,而非来自其他来源的背景差异。随后,对治疗效果、疾病组与对照组之间的差异,或其他任何代谢分析的研究均可在更高置信度下进行。
本文讨论的方法侧重于联合样品制备技术13-15,可用于血浆、支气管肺泡灌洗液(BALF)或脑脊液(CSF)样品的非靶向代谢组学分析,适用于基于液相色谱-质谱法(LCMS)的检测。在本操作之后,可将液相色谱(LC)和超高效液相色谱(UPLC)分离技术与质谱(MS)联用。许多开展代谢组学研究的研究人员通常采用蛋白质沉淀法和/或液-液萃取法16,17。在我们的研究中,这些方法导致检测到的代谢物数量较少。而本文所述方法12能够检测并鉴定出更多的代谢物,覆盖更广泛的代谢物谱。这种提升源于样品纯度更高,以及因预先分离代谢物类别而减少的基质效应。
首先使用冷甲醇(MeOH)进行初始蛋白质沉淀步骤,以去除样品中的蛋白质。采用甲基叔丁基醚(MTBE)和水进行液-液萃取(LLE),分离亲水性和疏水性化合物。随后对疏水层进行固相萃取(SPE),将疏水性化合物进一步分为三类——脂肪酸、中性脂质和磷脂。疏水性组分重新溶解于100%甲醇中,而亲水性组分则重新溶解于含5%乙腈的水溶液中。固相萃取(SPE)步骤通过减少共洗脱化合物的数量,提高了分析结果的可靠性,若不进行该分离步骤,这些共洗脱化合物将会存在。
1. 初始注意事项, 仪器与标准品的准备
2. 内标物
3. 蛋白质沉淀
4. 液-液萃取
5. 固相萃取
6. 样品储存条件
7. 液相色谱条件
整个样品制备技术均按照上述方法进行,以下列出其中最重要和/或最相关的方面。将亲水性和疏水性内标物加入合并的血浆样品中,以利用不同提取方法对内标物与内源性代谢物丰度进行直接比较。 液相 色谱-质谱法(LC-MS)数据采用定性和定量软件进行分析,结果表明内源性化合物和内标物均实现了优异的回收率和分离效果。图1展示了甲基叔丁基醚-固相萃取(MTBE-SPE)方法在提取脂质标准品(A)和内源性化合物(B)方面的有效性。
总体而言,在 LC-MS 分析后使用定性和定量软件比较特征数量时,与甲醇提取或仅使用 MTBE 提取等其他方法相比,该方法获得了更优的代谢物提取效率和覆盖度。例如,仅使用甲醇提取时,肌酐-D 的变异程度3 为15.2%。然而,采用MTBE液液萃取法后,变异系数降低至1.04%。使用MTBE时,脂质和水溶性化合物的重现性均 <8% 和 <5%,而使用较简单的甲醇提取法则导致脂质和水相化合物的变异率分别为29%和15%。用于监测脂质回收率的内标物——睾酮-D2C17神经酰胺、15:0 PC和17:0 PE的含量分别比单独使用甲醇时增加了26%、200%和400%。脂肪酸内标物以及磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺内源性代谢物也检测到类似程度的增加。 其他内源性代谢物,如鞘氨醇、神经酰胺、二酰基甘油、三酰基甘油、胆固醇和鞘磷脂,使用甲醇提取时未被检出或仅在可忽略的水平被检出。然而,使用MTBE提取时,这些内源性脂质可被轻松检测到。
在比较标准方案的分析中,获得以下结果:仅使用甲醇沉淀可得到1,851种代谢物,甲醇-乙醇沉淀得到2,073种代谢物,使用MTBE进行液-液萃取得到3,125种代谢物,而结合液-液萃取与固相萃取的MTBE方法则回收了3,806种代谢物。因此,该方法能够提取出更多的代谢物,这很可能归因于LC-MS分析前离子抑制的降低以及样品的更高纯度。
图2展示了将疏水性代谢物按其相应的化学类别分离的效率,有助于更可靠地鉴定代谢物。经固相萃取(SPE)后,三个脂质组分中鉴定出的化合物重叠极少。此外,图3显示了内标物的回收情况,表明内标物(ISTD)被洗脱至与其化学类别相对应的组分中。
质控样本用于评估样本制备的质量,判断在对大量样本进行多日分析时是否存在批次效应,并监测仪器的重复性。通过检查色谱图,确保加入的标准品回收率高于90%,质荷比误差小于±3 ppm,保留时间波动范围小于±5%。若未达到上述标准,则舍弃结果并重新分析样本。当出现批次效应(例如某一批次的保留时间发生偏移)时,数据分析软件可对此进行校正。此前已制备一批混合血浆样本并完成样本前处理,随后将其各组分分装至自动进样瓶中,于-80 °C保存,用于在每次样本分析过程中监控仪器状态。表1展示了这些加入标准品的检测结果。脂肪酸负离子化模式组分(表中未显示数据)未用于后续分析,因其质控样本中加入标准品的相对标准偏差(% CV)超过10%。因此,该组分的数据被舍弃,同时对仪器进行检查和维护。表2展示了在三个不同日期进行样本制备及三次重复进样后,样本中内源性代谢物的检测结果。样本制备质控样本中的内源性代谢物均表现出良好的重复性,表明样本制备方法稳定,且仪器进样重复性良好。
然而,若未正确遵循样品制备步骤,则会得到不可靠且不一致的结果。 图4 显示了未按所述步骤进行方法中的蛋白质沉淀时的结果。三名操作人员A、B和C对混合血浆样本进行了相同的样品制备操作。操作人员A未按照实验方案移取规定体积的上清液,而是移取了 >1 ml 两次洗涤过程中均有部分沉淀物丢失。这不仅导致该组分的假阳性结果增加,还加大了数据的变异性。
数据的色谱重现性如图7所示。按照本方案所述,分别在不同日期采用蛋白质沉淀法、液液萃取法和固相萃取法对混合血浆样品进行三份平行制备。每种组分均采用方案第7节所述的色谱分离条件进行分析。随后将样品在液相色谱-质谱联用仪(LC-MS)上进行三针进样,以评估仪器和样品制备的重现性。一致的重叠峰表明,即使在三天内分别制备样品,样品前处理方法仍具有良好的重现性,同时色谱方法也能获得可重复的结果。在脂肪酸组分的负离子化模式中观察到化学噪声增加,这可能是由于液相色谱-质谱系统中溶剂存在污染物所致,可能导致代谢组学定量结果不一致。因此,仅对洗脱时间早于9 min 的代谢物进行了分析。
在运行长时间的工作列表时,仪器灵敏度可能随时间下降,缓冲液浓度也可能发生变化,从而导致信号强度降低和保留时间偏移。如果保留时间重叠的变化小于5%,且信号强度的变化小于10%,数据仍在标准实验室允许范围内。可使用分析软件对数据进行校正,以校准仪器漂移和保留时间漂移。然而,如果变化较大,则必须查明原因。在问题解决后,可对样品重新进行分析。

图1. 脂质内标物(A)和内源性代谢物(B)在提取及反相色谱(RPC)后的丰度12。提取完成后,对所得样品进行反相色谱分离,并采用液相色谱-质谱法(LC-MS)在正离子和负离子模式下进行分析。本图经修改自 Yang et al, Journal of Chromatography A 1300, 217-226 (2013)。

图2. MTBE-SPE 各组分的比较12。通过比较各组分中鉴定出的代谢物,以评估样品前处理中固相萃取(SPE)步骤的重叠程度。维恩图中的数字表示在各组分中检测到的代谢物数量。此处观察到三个组分之间的重叠较少,表明在 SPE 步骤中实现了有效的化合物提取和代谢物类别分离。该图经 Yang et al,《色谱A杂志》1300卷,217–226页(2013年)修改后使用。

图3. 使用MTBE-SPE方法在各组分中内标物(ISTD)的回收情况12。提取操作按文中所述进行,所得样品通过反相色谱(RPC)分离,并采用液相色谱-质谱联用技术(LCMS)在正离子和负离子模式下进行分析。本图经Yang et al, Journal of Chromatography A 1300, 217-226 (2013) 修改而来。

图4. 三位操作人员制备的沉淀组分结果。三位样本制备操作人员A、B和C对合并的血浆样本进行了相同的蛋白质制备步骤。维恩图中的数字表示每位操作人员检测到的代谢物数量。操作人员B和C按照样本制备方案吸取了规定的体积,而操作人员A吸取了全部上清液及部分沉淀,导致检测出超过500种额外的代谢物,其中大多数是该特定组分中的假阳性结果。

图5. 蛋白质沉淀步骤中蛋白沉淀的形成。(A) 样品处理前的100 µl 人血浆;(B) 加入冰甲醇后的血浆;(C) 在0 °C、18,000 × g条件下离心15分钟后,管底形成的蛋白沉淀。

图6. 液液萃取(LLE)步骤中亲水层与疏水层的分离. 有机溶剂甲基 叔甲基叔丁基醚(MTBE)和水用于分离亲水性和疏水性代谢物。MTBE 层溶解非极性化合物,水层溶解极性化合物。 (A) 去除蛋白质后的血浆上清液 (B) 氮气干燥后的血浆; (C) 添加MTBE后的血浆; (D) 向血浆和甲基叔丁基醚中加水; (E) 离心后形成MTBE-水层; (F) 去除上层MTBE层; (G) MTBE 去除后主要残留的亲水层。

图7. 某一选定数据集中各组分的色谱图。 对三个独立的混合血浆质控样本进行了样品制备,每个样本在液相色谱-质谱(LC-MS)仪器上各进样三次。图中显示的是采用本方法第7节所述LC-MS参数获得的血浆样本总离子色谱图。由于代谢物组成不同,其他生物流体的色谱图表现会有所差异。请点击此处查看该图的放大版本。
| 组分 | 电离模式 | 内标物 | n | 平均峰面积 | 峰面积 % CV |
| 水相 | 正离子模式 | Creatinine-D3 | 31 | 2217311 | 3.8% |
| 中性脂质 | 正离子模式 | Triglyceride-D5 | 31 | 4837032 | 9.9% |
| C17 Ceramide | 31 | 12736707 | 7.9% | ||
| 磷脂 | 正离子模式 | 15:0 PC | 32 | 1248929 | 9.3% |
| 17:0 PE | 32 | 517234 | 7.9% |
表1. 加标内标的质控结果。采用肺气肿小鼠模型数据集的混合血浆样本,用于在本多周研究中每日监测仪器状态。使用定量分析软件测定内标的峰面积(n = 仪器质控进样次数)。
| 组分 | 电离模式 | 内源性代谢物 | 平均峰面积 | 峰面积% CV |
| 水相 | 正离子模式 | 肌酐 | 2554574 | 2.3% |
| 缬氨酸 | 3712151 | 3.3% | ||
| 葡萄糖 | 2669190 | 6.9% | ||
| 中性脂质 | 正离子模式 | 3-脱氢鞘氨醇 | 226644 | 3.9% |
| DG(16:0/16:1/0:0) | 11301 | 8.2% | ||
| DG(P-14:0/18:1) | 364119 | 1.9% | ||
| 磷脂 | 正离子模式 | PC(24:0/0:0) | 27599 | 0.9% |
| PC(16:0/22:6) | 2873326 | 4.5% | ||
| PI(16:0/18:1) | 112998 | 4.4% | ||
| 脂肪酸 | 正离子模式 | 10-氧代-5,8-癸二烯酸 | 1363284 | 2.3% |
| 16-氧代-十七烷酸 | 83700 | 2.9% | ||
| 2-甲基戊酸 | 285782 | 5.7% | ||
| 脂肪酸 | 负离子模式 | 10-羟基-8-十八碳烯酸 | 10042 | 4.9% |
| (R)-拉巴伦酸 | 173929 | 6.5% | ||
| 2-酮基戊酸 | 35488 | 6.0% |
表2. 内源性代谢物的质量控制结果。 采用人类疾病数据集中的混合血浆样本,以监测不同日期间样品制备的重复性。样品在三天内分别制备三次(n = 9 次制备质量控制进样)。
临床代谢组学研究的目标之一是鉴定与疾病或治疗相关的代谢组变化。因此,样品制备技术必须具有良好的稳健性、一致性和可转移性,能够在不同技术人员之间以及不同实验室之间重复应用22。所得数据应能真实代表样品本身,所鉴定的变化应反映样品集的真实差异,而非样品制备过程中的误差。因此,准确的移液操作、正确的温度控制、有效分离不相溶的液层、氮气下干燥,以及使用相同品牌和规格的玻璃器皿与移液枪头均至关重要。
在蛋白质沉淀步骤中,从每个沉淀物中倒出的溶液体积必须保持一致,这对于减少样品体积差异、进而降低样品数据的变异至关重要。 该蛋白质沉淀步骤对于代谢组学研究是必需的,不可省略,因为它可在质谱分析前从小分子谱型分析样品中去除蛋白质。此步骤可消除病原体和大分子物质,并释放与蛋白质结合的代谢物7。样品中无蛋白质积累可延长高效液相色谱(HPLC)柱的使用寿命,并提高结果的准确性和质量。图5展示了对血浆样品进行该技术操作时形成的蛋白质沉淀物。该步骤有助于小分子的检测,增强离子丰度,并减少样品中蛋白质带来的基质效应。此外,由于假设在此步骤中所有蛋白质均已被去除,因此在液相色谱-质谱(LC-MS)分析中检测到的氨基酸应来源于代谢变化,而非蛋白质降解。
液-液萃取步骤至关重要,因为它将亲水性和疏水性代谢物分离到两个互不相溶的液层中。图6展示了液-液萃取(LLE)的操作流程及LLE分层示意图。若两相分离不当,会导致代谢物丢失或同时洗脱到两个组分中。仔细操作此步骤可减少出现在疏水性组分中的亲水性化合物数量。对于这些化合物,其检测结果将不可靠,因为无法确定哪个组分包含代表性结果。正确操作时,可减少代谢物在两相间的重叠。
为防止氧化降解,特别是脂质以及可能含有巯基的小分子,必须尽量减少与氧气的接触。因此,该操作始终在氮气环境下进行,以减少或防止含脂质或巯基化合物的氧化。此外,样品和/或溶液的转移需迅速(在1分钟内完成),以减少暴露于氧气的时间,随后立即将样品置于持续的氮气气流下干燥。干燥后,立即用100%甲醇重新悬浮,原因如上所述。
实验室可以从这一综合方法中以多种方式获益;希望分离某一类化合物的研究人员可以选择该方法中最适合其需求的部分。若研究人员仅需通过蛋白质沉淀获得代谢物混合物,则可仅执行该步骤。如果目标是获取亲水性代谢物(如多种药物、氨基酸和糖类),或仅需获取疏水性代谢物(例如甘油三酯、环氧化物、脂溶性维生素和磷脂),则研究人员可在蛋白质沉淀后进行液-液萃取步骤,并弃去不需要的组分。若研究人员需要对疏水性化合物进一步细分(如中性脂质、脂肪酸和磷脂),则可继续进行组分分离步骤。
样品储存条件对于保持样品在后续分析中的活性至关重要。如果样品储存不当,可能会发生降解或分解。 理想情况下,样品应保存在避光的螺口棕色小瓶中,以防止光敏物质降解。样品还应于 -80°C 冷冻保存,以防止代谢物降解23-25。尽管本文未详细讨论,但在进行液相色谱-质谱(LC-MS)分析时,样品在自动进样器托盘中始终维持在 4°C,以确保所有样品处于恒定温度,避免环境温度变化影响样品的黏度、溶解度或稳定性。建议对本实验流程中的手动操作步骤(如液液萃取 LLE 和固相萃取 SPE)进行练习,以熟悉操作流程并提高操作熟练度。
该技术存在一些局限性。由于某些化合物的化学组成和电荷状态,它们会天然地分配到两个组分中,因此无法保证疏水性和亲水性代谢物的完全分离。此外,如图4所示,在蛋白沉淀提取步骤中操作不当可能导致样本和质量控制样品中代谢物的重现性较差。这会影响统计分析结果,尤其是在小样本数据集中,因为缺乏足够的统计效能。因此,每次对每个样品执行该步骤时,必须完全一致地操作。另一个限制因素是时间。尽管本方案中设有多个可暂停的节点,允许将样品冷冻并在次日继续制备,但仍应预留一整天时间以完成整个操作流程。第三,无法对生物样品中的每一种化合物都进行离子抑制效应的评估。由于无法确定基质对每个单独代谢物的影响方式,目前只能通过检测内标物来间接评估,而这些内标物理论上可模拟某些类别的内源性代谢物。最后,仅依靠该方法无法实现代谢物的绝对定性鉴定,必须结合串联质谱、数据库检索以及标准品对照才能完成代谢物的绝对鉴定。
代谢组学的一个重要部分是化合物的鉴定。尽管此处未详细讨论,但已使用液相色谱-质谱法(LC-MS)对质量控制样品进行了分析。制备了多个样品前处理空白样和仪器空白样,用于背景扣除,以降低来自污染物的假阳性率,从而获得更可靠的代谢物检出结果。在此步骤之后,根据质荷比(m/z)、保留时间、同位素比例和加合物信息,将多个“分子特征”归类合并,生成实际化合物列表。尽管化合物数量显著减少,但结果更为可靠,因为避免了同一化合物产生的多种加合物被误判为不同化合物。该完整方法具有良好的全面性,既可分离疏水性代谢物,如中性脂质、磷脂、脂肪酸、甘油三酯和类固醇,也可在水相组分中分离亲水性化合物类别,其中已鉴定出二十碳衍生物、糖类、黄酮类化合物和氨基酸12,26。
作者声明不存在任何竞争性经济利益。
本教程由国家犹太健康中心质谱核心实验室完成并开发。国家犹太健康中心质谱实验室部分由CCSTI UL1 TR000154项目支持。本研究还获得了美国国立卫生研究院(NIH)基金P20 HL-113445和R01 HL-095432的资助。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 乙腈 | Fisher Scientific | A955-4 | |
| 甲醇 | Fisher Scientific | L-6815 | |
| 氯仿 | Fisher Scientific | C606-1 | |
| 正己烷 | Sigma Aldrich | 34859 | |
| 乙酸 | Sigma Aldrich | 49199-50ML-F | |
| 甲基 tert-丁基醚 | J.T. Baker | 9042-03 | |
| 异丙醇 | Sigma Aldrich | 34965-2.5L | |
| 水 | Honeywell Burdick Jackson | 365-4 | |
| OA-SYS 加热系统 | Organomation Associates, Inc | 用于在 35 °C 下以恒定氮气流处理样品 | |
| 12 位真空 manifold | Phenomenex | ||
| Strata NH2(55 µM,70Å)100 mg/ml 固相萃取小柱 | Phenomenex | 8B-S009-EAK | |
| 玻璃移液管尖端 | Fisher Scientific | 13-678-20C | 用于将样品转移至固相萃取柱 |
| 塑料移液管尖端 | USA Scientific | 1182-1830 | 在无需使用玻璃尖端时使用 |
| 微量离心管 | Fisher Scientific | 02-681-320 | |
| 带刻度玻璃移液管 | Fisher Scientific | 13-678-27B | 用于样品前处理过程中转移有机溶剂 |
| Pyrex 玻璃培养管 | Corning Incorporated | 99499-16X | 用于在下一步操作前储存水相和脂质组分 |
| 自动进样瓶 | Agilent Technologies | 5182-0545 | |
| 自动进样瓶密封盖瓶 | Agilent Technologies | 5182-0541 | |
| 玻璃插管 | Agilent Technologies | 5183-2085 | 用于小体积样品 |
| Mass Hunter 定性分析软件 | Agilent Technologies | Version B.06.00 | 用于监测保留时间与压力曲线 |
| Mass Hunter 定量分析软件 | Agilent Technologies | Version B.05.02 | 用于分析质控与样品数据 |
| Mass Profiler Professional 软件 | Agilent Technologies | Version B.12.50 | 用于统计分析、倍数变化计算及代谢物鉴定 |
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