糞便靶向代謝組學是一種聚焦于特定代謝物的分析技術，通過高靈敏度、高特異性的方法定量檢測糞便中與腸道菌群活動、宿主代謝或疾病相關的目標代謝物。其核心是結合代謝通路知識，針對性地分析特定生物標志物(如短鏈脂肪酸、膽汁酸、氨基酸、神經遞質等)，揭示腸道微生態與宿主健康的關聯。

　　一、檢測流程與技術要點

　　1. 樣本收集與預處理

　　樣本采集：

　　使用無菌容器收集新鮮糞便樣本，避免尿液或水污染。

　　推薦立即冷凍(-80℃)保存，或添加代謝物穩定劑(如甲醇/乙腈)防止降解。

　　均質化處理：

　　稱取適量糞便(通常100-500 mg)，加入PBS或提取緩沖液，渦旋振蕩或勻漿機破碎。

　　離心去除固體殘渣(如3000×g，10分鐘)，取上清液用于代謝物提取。

　　2. 代謝物提取與富集

　　靶向代謝物提?。?/p>

　　液液萃取(LLE)：針對脂溶性代謝物(如膽汁酸)，使用甲醇/氯仿混合溶劑。

　　固相萃取(SPE)：對特定類別代謝物(如短鏈脂肪酸)進行純化富集，常用C18或陰離子交換柱。

　　衍生化處理(必要時)：

　　對低豐度或難電離代謝物(如短鏈脂肪酸)進行化學衍生(如BSTFA硅烷化)，提高質譜檢測靈敏度。

　　3. 儀器分析

　　主流技術平臺：

　　液相色譜-串聯質譜(LC-MS/MS)：高靈敏度、高選擇性，適用于氨基酸、膽汁酸、維生素等。

　　氣相色譜-質譜(GC-MS)：適合揮發性代謝物(如短鏈脂肪酸、酮體)。

　　靶向分析方法：

　　多反應監測(MRM)：預先設定目標代謝物的母離子-子離子對，實現精準定量。

　　結合內標法(同位素標記標準品)校正基質效應和儀器波動。

　　4. 數據分析與驗證

　　數據預處理：

　　峰積分、基線校正、內標歸一化(如使用Skyline、MassHunter等軟件)。

　　靶標定量：

　　通過標準曲線計算代謝物濃度(需建立標準品濃度梯度)。

　　生物信息學分析：

　　代謝通路富集分析(KEGG、HMDB數據庫)、差異代謝物篩選(t檢驗、PLS-DA等)。

　　二、核心應用場景

　　1. 腸道菌群功能研究

　　短鏈脂肪酸(SCFAs)：丁酸、丙酸等反映菌群發酵活性，與腸道屏障、免疫調節相關。

　　次級膽汁酸：由菌群修飾初級膽汁酸生成，影響宿主代謝與癌癥風險。

　　2. 疾病標志物發現

　　炎癥性腸病(IBD)：糞便中琥珀酸、組胺升高提示炎癥狀態。

　　代謝綜合征：支鏈氨基酸(BCAAs)、三甲胺(TMA)與肥胖、糖尿病相關。

　　神經精神疾?。?-HT(血清素)、GABA等神經遞質水平與腸-腦軸調控相關。

　　3. 藥物與干預效果評估

　　益生菌/益生元：檢測SCFAs、乳酸等代謝物變化，評估菌群調節效果。

　　抗生素影響：監測膽汁酸譜、維生素K等，揭示菌群功能損傷。

　　三、關鍵注意事項

　　1. 樣本質量控制

　　避免代謝物降解：快速冷凍樣本，避免反復凍融。

　　標準化操作：統一采集時間(如晨便)、預處理流程以減少批次效應。

　　2. 實驗設計優化

　　靶標選擇：基于文獻或前期非靶向數據篩選關鍵代謝物。

　　內標選擇：使用穩定同位素標記的內標(如d4-丁酸、13C-膽堿)提高定量準確性。

　　3. 數據解釋挑戰

　　宿主與菌群貢獻區分：部分代謝物(如色氨酸代謝物)可能同時來源于宿主和菌群，需結合宏基因組數據解析來源。

　　動態變化干擾：飲食、晝夜節律等因素顯著影響糞便代謝物，需記錄受試者生活習慣。

　　四、技術優勢與局限

　　優勢

　　高靈敏度：可檢測低豐度代謝物(如pmol級別)。

　　精準定量：優于非靶向代謝組學的半定量結果。

　　臨床轉化潛力：適合開發診斷試劑盒或療效監測指標。

　　局限

　　覆蓋范圍有限：僅能分析預設目標代謝物，可能遺漏新標志物。

　　成本較高：標準品、同位素內標及MRM方法開發耗時耗資。

　　五、前沿技術拓展

　　空間代謝組學：結合成像質譜(MALDI-TOF)定位代謝物在腸道組織中的分布。

　　多組學整合：聯合宏基因組、宏轉錄組數據構建“菌群-代謝物-宿主”調控網絡。

　　AI驅動分析：機器學習模型預測代謝物-疾病關聯(如DeepMetabo)。