代谢物组的化学种类复杂性与理化性质多样性需要用不同分析技术间的互补性来克服， GC-MS 技术因此成为代谢组学研究中的重要测试平台。按照目标层次的不同，代谢组学可以粗略地概括为两大类：非靶向全组分代谢指纹分析（untargeted metabolic profiling analysis）与代谢靶标分析（metabolite target analysis）。前者多受科学发现模式所驱动（scientific discovery-driven），在对生物体系中的代谢物信息进行巨细靡遗地充分表征基础上，着眼于通过发现差异性表达代谢物，来揭示代谢表型转变背后蕴含的生物学信息；而后者往往表现为科学假设驱动模式（scientific hypothesis-driven），实验之前已经通过生物背景信息分析或者出于验证确证的需要（validation/verification），确立了所要关注的特定代谢物群。传统GC-MS 技术长于代谢指纹分析，但囿于有限的定量功能而短于代谢靶标分析。GC-MS/MS 恰恰可以弥补GC-MS 的技术局限性，能够集全扫描相对定量与SRM、SIM（多反应监测、选择离子扫描）靶标绝对定量于一体，可以更好地满足代谢组学不同层次的研究需求，是代谢组学测试平台的发展前沿。

　　本研究利用赛默飞科技最新的串联气质平台TSQ 8000 GC-MS/MS，建立了从全组分代谢指纹分析到靶标分析的应用策略（图1）。首先，实验通过全扫描相对定量分析，比较了对照组与疾病组间的人血浆代谢轮廓差异。随后，针对潜在生物标记物建立了绝对定量方法，开展代谢靶标分析，以之作为生物验证实验的基础。TSQ 8000 GC-MS/MS 具有灵敏度高、重现性好、线性范围宽、谱图匹配度高、定量准确等特点，同时它还具有独特的真空锁定功能，能不泄真空进行快速的离子源清洗维护，这使得它在代谢组学研究中具有广阔的应用空间。