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浙江中医药大学孙秋华教授发表题为“Multi-omics Analysis at Serum Proteomic and Metabolomic Levels Reveals Mechanisms of Moxibustion for a Mouse Model of Ankylosing Spondylitis”的研究性论文。这项研究的目的是确定艾灸改善强直性脊柱炎(AS)症状的潜在分子机制。

此外，基于质谱的代谢组学和脂质组学研究COVID-19也很有意义。研究者开发利用代谢组学和脂质组学技术研究SARS-CoV-2病毒感染的不同症状患者或感染细胞模型的方法流程。通常，来自血液和其他生物指标(如尿液、唾液、拭子和呼吸标本)的血清、血浆和PBMCs可用于COVID-19患者的靶向或非靶向代谢组学或脂质组学分析。比较后再进行多元统计分析，可用于研究不同COVID-19严重程度的代谢物或脂质生物标志物。

通过综合“组学”方法发现生物标志物和调查改变的分子网络，可能是能用于更好地了解COVID-19的有利工具，蛋白质组学、糖组学、脂组学和代谢组学是上游基因组和转录组学活动的最终产物，未来的研究应聚焦于整合组学在COVID-19中的应用，这有助于更好地理解感染、发病机制和治疗靶点的分子机制。

此外，层次聚类分析显示，晚期CRC的血清蛋白质组比代谢组更多样化，癌症相关的蛋白质和代谢产物参与了细胞代谢，包括糖酵解/糖异生、氨基酸生物合成、谷胱甘肽代谢和花生四烯酸代谢等。最后，作者构建了晚期CRC血清的蛋白-蛋白相互作用网络。最后，作者选择了三种代谢物(氢醌、亮氨酸和鞘磷脂)和两种蛋白(凝血因子XIII A链和血浆激肽酶)作为晚期CRC的潜在生物标志物。

本研究中的结果对晚期结直肠癌生理病理的理解起到了推动作用，并发现了新的潜在生物标志物，用于进一步验证和应用，以改善晚期结直肠癌的诊断和监测。

从《Nature Methods》年度关注技术到癌症登月计划，Data-independent Acquisition(DIA)数据非依赖型采集模式，突破了传统的数据采集模式，实现了无偏向性地全息采集样本中所有分子信息，在覆盖度、准确性、稳定性上实现了全面提升，是当下蛋白质组学研究领域的热门技术。

蛋白组学领域重点期刊Molecular & Cellular Proteomics发表了一篇社论，题为“Initial Guidelines for Manuscripts Employing Data independentAcquisition Mass Spectrometry for Proteomic Analysis”，也在为DIA技术站台发声。

对于较小的样本个数，TMT等同位素标记定量有着出色的表现，但是对于大的样本量，比如大队列的临床样本、FFPE样本，非标记定量的方法变显现出了绝对的优势，DIA为DDA的升级款采集方法，在数据采集方面有着出色的表现，专为大队列样本而生，并且能够完美的与大队列代谢组学数据相匹配。

1.每年持续更新最新版本的数据检索软件，保证数据解析能力最佳，更高的数据解析性能，采用深度建库方式使得数据解析率更高。

大队列样本蛋白鉴定数量维持在一个比较平稳的高水平，证明从样本的前处理到上机操作以及质谱仪的状态都保持在一个稳定的状态。

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