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[交流] 选对液相色谱：从灵敏度、联用技术到复杂样品解析力已有1人参与

液相色谱作为现代科学研究的核心分离技术，凭借高效的组分拆分能力，为复杂样品分析提供关键支撑。从生物分子解析到药物质量控制，从环境污染物检测到食品成分分析，液相色谱通过精准分离混合物中的目标组分，助力科研人员突破样品复杂性带来的研究瓶颈。

高效分离：全二维液相色谱破解复杂样品分析难题

面对药物、聚合物、生物样本等复杂非挥发性样品，传统一维液相色谱（1d-lc）的分离能力已达瓶颈。意大利梅西纳大学luigi mondello团队指出，全二维液相色谱（lc×lc）通过将两种具有正交分离机制的色谱柱串联，实现了"1+1>2"的分离效果。这种技术通过第一维色谱柱的预分离与第二维色谱柱的快速分析，显著提升了峰容量和分辨率，解决了单维色谱无法有效分离高度复杂混合物的难题。

图1. 在线lc×lc硬件设置（来源：nature reviews methods primers，2023，doi: 10.1038/s43586-023-00269-0）

研究表明，lc×lc在聚合物分析中可将组分分离度提升数倍，在食品组学研究中能同时鉴定出数百种风味物质与有害残留物。

文献实例：中国林业科学研究院严志宏团队2025年在《林产化学与工业》发表的研究，采用全二维气相色谱-质谱顶空分析总状土木香精油成分，进一步验证了多维色谱技术在复杂挥发性成分解析中的优势。

图2. 总状木香挥发性成分gc×gc-ms分离图谱（来源：chem ind forest prod, 2025, 45(2): 1-9）

这种多维分离策略不仅拓展了色谱技术的应用边界，更为复杂体系的系统表征提供了全新思路，使科研人员能够从"混合物迷宫"中精准定位目标组分，为材料科学、食品安全等领域的突破性研究奠定了基础。

极速灵敏：超高效液相色谱重塑分析效率标杆

在分析速度与灵敏度的平衡艺术中，超高效液相色谱（uplc）展现出革命性优势。这种"快而准"的性能在中药质量控制、天然产物分析等领域意义重大。

以香橼鉴别为例，uplc可快速完成多组分同步分析与指纹图谱比对，有效解决传统方法鉴别周期长、特征不明显的问题。正如该研究团队指出："uplc技术的高分辨率与高效性，为中药复杂体系的精准分析提供了关键支撑，推动中药质量评价向更高效、更全面的方向发展。"

文献实例：近期发表于《天然产物研究与开发》（2025年11月）的研究中，暨南大学马志国副教授/曹晖教授/吴梦华副教授/张英副教授团队建立了uplc指纹图谱结合多成分含量测定方法，用于香橼及其易混淆品的鉴别。

图3. 44批样品中6个成分的opls-da得分图（图源：nat prod res dev, 2025, doi: 10.16333/j.1001-6880.2025.11.005）

结果显示，采用uplc技术可在10分钟内完成香橼中新西兰牡荆苷、柚皮苷等6种成分的分离与定量，线性关系良好（r≥0.9990），加样回收率达98.90%~106.0%，rsd均小于2.2%。该方法不仅实现了香橼与佛手、柚幼果等易混淆品的快速区分，还为中药质量标准建立提供了高效解决方案。

联用革命：lc-ms/ms开启定量蛋白质组学新纪元

液相色谱-质谱联用技术（lc-ms/ms）的出现，彻底改变了生命科学研究的格局。分析测试百科网2025年发布的应用报告显示，lc-ms/ms凭借高灵敏度、高通量与广谱覆盖能力，已成为定量蛋白质组学的核心工具。其工作原理是通过反相液相色谱（rp-lc）对肽段进行疏水性分离，再经电喷雾电离（esi）与串联质谱（ms/ms）实现精准定量。

在具体应用中，itraq/tmt标记技术实现多样本并行定量，silac标记适用于细胞动态变化研究，而数据独立采集（dia）模式则通过无偏倚信号采集提升了重现性。

文献实例：哥本哈根大学研究团队在《自然·通讯》（2020年）发表的研究中，采用基于lc-ms/ms的dia策略，无需依赖预先构建的谱图库，即可实现对细胞磷酸化蛋白质组的快速、位点特异性深度解析，一次性定量超过30000个磷酸化位点。

图4. 面向dda与dia的高通量、高灵敏度磷酸化蛋白质组学——鉴定与定量（图源：nat commun 11, 787 (2020). doi: 10.1038/s41467-020-14609-1）

这项进展突破了传统依赖数据依赖性采集（dda）和谱图库的限制，为激酶信号网络、疾病机制等涉及复杂蛋白质修饰的动态研究提供了高效、可靠的分析新路径。

分析技术的进步往往是科学突破的先决条件。色谱仪器的每一次性能突破都对应着科研领域的新发现。未来，随着ai辅助谱图分析、超高分辨率质谱等技术的发展，色谱仪器将在多组学整合、精准医学等前沿领域发挥更大作用。

【声明】本文在创作过程中，笔者提供了创作思路，部分内容使用ai工具辅助优化，并经过笔者修改润色。本文内容仅代表个人观点，旨在进行知识分享和行业探讨。

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