生物标志物检测用 lc ms/ms：灵敏度提升技巧

一、样品前处理优化

1.富集与净化

-免疫亲和富集：使用抗体选择性捕获目标标志物（如肽段、小分子），显著降低基质干扰。

-固相萃取（SPE）：针对小分子化合物，选择特异性吸附剂（如混合模式吸附剂）提升回收率。

-微萃取技术：采用μSPE或磁珠富集，减少样品用量并浓缩目标物。

2.衍生化

-对低电离效率化合物（如羧酸、醛类）进行化学衍生，引入易电离基团（如胺类），提升离子化效率2-10倍。

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二、色谱分离增强

1.超高效液相色谱（UHPLC）

-使用亚2μm粒径色谱柱，提高分离度并压缩峰宽，峰浓度提升30%-50%。

-优化梯度程序：缩短运行时间同时确保目标物与基质干扰物分离（如调整有机相斜率）。

2.减少吸附损失

-添加离子对试剂（如0.1%甲酸）抑制硅羟基吸附；

-使用低吸附样品瓶/管路（如聚丙烯材质）。

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三、质谱参数精细调谐

1.离子源优化

-电喷雾（ESI）：降低干燥气温度（<300°C）防止热不稳定化合物降解；缩小喷雾毛细管内径（如50μm）提升离子化效率。

-大气压化学电离（APCI）：适用于非极性化合物，减少基质抑制。

2.碰撞能量（CE）校准

-对每个母离子-子离子对进行CE步进优化（如±5eV范围），使碎片离子强度最大化。

3.多反应监测（MRM）优化

-延长DwellTime（≥20ms）确保足够数据点采集；

-优化Q1/Q3分辨率，平衡灵敏度与选择性。

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四、降低背景噪声

1.流动相纯化

-使用LC-MS级溶剂，加装在线脱气机及捕集柱，减少化学噪声。

2.进样系统维护

-定期更换针座、密封垫，防止交叉污染；

-样品盘保持4°C低温，减少降解。

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五、数据分析策略

1.背景扣除算法

-利用空白样品建立基质干扰库，实时扣除背景信号（如Skyline软件）。

2.峰积分优化

-采用高斯平滑算法，手动调整积分起点/终点，避免噪声误判为峰。

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验证与系统适用性

-添加稳定同位素内标（SIL-IS）：校正离子抑制效应，提升定量准确性。

-定期校准：每批样品前运行标准曲线，确保灵敏度波动<15%。

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总结：通过前处理富集目标物、色谱分离压缩峰宽、质谱参数精细优化及严格背景控制，可系统性提升灵敏度1-2个数量级。关键点在于减少基质干扰、提升离子化效率及优化信号采集，同时需结合内标法保证数据可靠性。