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1、质谱成像技术空间代谢组学应用要求编制说明一、工作简况1.1 任务来源质谱成像技术的空间代谢组学的应用要求团体标准是由上海市标准化协会批准立项,文件号沪标协【2024】14号。本标准由上海市标准化协会提出,上海鹿明生物科技有限公司牵头承担标准的研究与制定。1.2 编制背景与目标代谢组学技术是种全面分析和研究生物体代谢网络的方法,利用高通量:分析仪器,如质谱仪和核磁共振仪,对机体内代谢小分子(分子量I5OOD)进行定性和定量研究。随着质谱成像技术的发展,空间代谢组学应运而生,可应对微空间差异大、异质性的匆杂生物组织样本的分析挑战:它突破f代谢组学常规技术限制,能实现生物组织样本中代谢组的富通量定性
2、、定量和定位分析。2022年国际著名学术期刊NatUre将空间代谢组学列为未来七大值得关注的技术之在生物育种、新药研发、脑和类脑科学、临床精准医学、美丽健康科学等战略前沿领域中均具有广阔的应用前景。空间代谢组分析技术是一门新兴的高科技技术,尚处在初级应用阶段,起到重要规范作用的技术标准尚未建立。为了推动空间代谢组学技术体系更好地在基础及应用科学研究和生物医药等焦点领域的产业化和应用,我们制定了6批于质谱成像技术的空间代谢组学通用要求3。基于质谱成像技术的空间代谢组学通用要求是指导基丁质谱成像的空间代谢组技术从样本收集、运输、存储到样本制备、上机检测、质量控制、数据分析等全流程关键步骤的屉本原则
3、和通用要求。1.3 主要工作过程2024年5月22日,在上海市标准化协会办公室召开标准立项审查会,专家组一致同意质谱成像技术的空间代谢组学的应用要求标准立项,建议上海市标准化协会将该项目列入标准制定计划:2024年5月30日,根据立项审杳会意见,修改了6质谱成像技术的空间代谢组学的应用要求草案,将技术原理放到编制说明中,并修改了一些格式问题,形成第一稿标准草案.2024年6月IO日,标准工作组通过腾讯会议召开了质谱成像技术空间代谢组学应用要求标准启动及付论会,参加本次标准研讨会议的仃上海鹿明生物科技有限公司、中国医学科学院药物研究所、沃特世科技(上海)有限公司、维科托(北京)科技有限公司等共4
4、家单位。本次标准会议基本确定标准的框架结构、内容细节,标准起草工作组根据会议讨论内容及反馈意见修改完善标准草案,形成征求意见稿。2024年7月3日,收到上海市标准化协会立项通知书。2024年7月5日开始面向本领域公开征求修改建议。二、标准编制原则和主要内容2.1 标准制定原则根据中华人民共和国标准法、标准化工作导则第I部分:标准化文件的结构和起草规则(GBT1.1-2()20)进行编制。2.1.1 标准化原则确保实验操作的标准化和规范化,从样本收集、运输、接收、存储、切片样本制备及存储、仪器调试及性能评估、数据采集、质员控制、数据处理及分析到出具报告的每一个环节,都应遵循统一的标准和流程。减少
5、实验误差,提i数据的准确性和可重史性。2.1.2 科学性原则建立在科学理论和实验数据的基础上,确保技术的可靠性和有效性。同时,应不断追踪新的科研成果和技术进展,对标准进行更新和完善。2.1.3 实用性原则结合实际应用的需求和可行性,避免过于发杂或繁琐的操作步骤,以提高实验效率和可操作性.并持续关注技术的普及和推广,使更多的研窕者及行业能够应用这一技术2.1.4 安全性原则在样本收集,处理和分析过程中,应确保实验人员的安全和健康.对r涉及有毒或有需物质的样本,应采取相应的防护措施和操作规程。同时,应遵守国家相关的伦理规范,保护参与者的权益和院私。2.1.5 创新性原则质谱成像技术作为一种前沿技术
6、,还在不断地发展与升级,在遵循已有标准和规范的基础上,鼓励技术创新和方法优化.在遵循现有标准和规范的基础上,鼓励研究者探索和应用新的实验方法和数据处理技术,以提升质谱成像的灵敏度和分辨率,从而促进空间代谢组学领域的持续创新和快速发展。2.2 标准主要技术内容本标准共分6章,规定了基于质谱成像技术的空间代谢组学总体流程以及从样本收集、运输、存储、制备、仪器调试和性能评估、数据采集、质量控制、数据处理和分析、分析报告出具等关键技术的主要内容和要求,适用于对人类及动植物来源的新鲜组织、组织冰冻包埋块或组织冰冻切片等样本类型进行基于质谱成像的空间代谢组学检测分析.2.3 关键技术问题说明2.3.1 技
7、术原理历谱成像技术是一种结合了质谱分析和空间成像的技术,用丁同时获取样本的化学信息和空间分布信息。其原理如图1所示,可以简要描述如F:待测样品(-般为生物组织,此处以大鼠的脑矢状面切片为例表面的分子被按照空间位置逐点/逐行扫描和解吸离子化后,经过质谱分析,获得离子质荷比、强度与空间位置.关系的多维数据,并通过数据处理软件进行图像重构及可视化分析,最终实现生物组织中分子的定性、定信和定位分析。通过质谱成像技术,研究人员可以获得样品中不同分子的空间分布情况,从而深入了解样品的化学组成和空间结构。该技术在生命科学、新药研发、临床精准医学和美丽健康科学等领域具有广泛的应用前景.图I.质谱成像原理图(A
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