组学研究如何做好质量控制？——摩赛恩

组学研究一般具有样本数量大，样本收集周期长，个体差异大，样本处理流程长、过程复杂，耗材种类多，检测设备不稳定性等特点。所以，质量控制是组学研究的重要基础。

这里根据组学研究的一般流程为大家简单梳理组学研究过程中的质量控制方法如下：

1. 样本收集方案：研究方案中应明确样本分组，每组样本数量，样本供体的纳排标准，每个样本的采集方法、体积/重量，现场前处理要求，储存条件，样本信息收集标准等内容，避免产生错误采集、混肴、交叉错配等问题。
2. 耗材、储存、运输条件准备:离心管/离心机、现场前处理试剂、移液枪、封口膜、样本标签、干冰、保温厚泡沫箱、-20℃/-80℃冰箱等均应按标准准备到位，最好是知名品牌，并经过预试验验证，确保不会引入污染物；寻找有资质的冷链运输服务供应商提供样本运输服务，确保样本不变质。
3. 样本采集人员要求：需经过系统培训，熟悉样本采集、现场前处理流程，操作规范、熟练，持证上岗。
4. 样本分组原则：通过筛查关键理化指标、疾病诊断分类/分级，尽可能选择指标相近的样本归入同一组；若同时收集同一样本供体的2种以上样本（如血液、尿液），这2种样本最好配对归入同一样本集，如发现集；从而尽可能降低同组、同集样本间的个体差异。
5. 样本处理人员要求：需经过系统培训，熟悉样本前处理流程，操作规范、熟练，持证上岗。
6. 样本质量控制：确保样本按规程一次解冻、快速取样，避免反复冻融；通过外观、理化指标、光谱检测、SDS-PAGE凝胶分析等，剔除溶血、降解等不合格样本；同组样本随机筛选其中的20%，等量收集后混合，处理方法与实际样品一致，制备质控样品（QC）。
7. 样本处理：不同类型的样本，如血液/尿液/组织等，需根据目标分子的性质、含量、干扰杂质等情况，设计、摸索、优化最佳前处理方法，以最大限度除去杂质、保留目标分子，或改变目标分子性质，适应检测方法，或提升目标分子的检测灵敏度；鉴于实验过程复杂、步骤多，需高效、熟练、有序地按流程处理样品，如移液时需避免上/下相交叉污染、避免气泡，避免引入偶然误差或污染物。
8. 色谱质谱联用仪的选择、调试、校准：根据研究目的选择合适的色谱质谱联用仪；严格按照色谱质谱联用仪的操作规程（SOP）进行设备参数的设置、调试和校准，确保设备运行准确、稳定。
9. 样品检测方法的建立与优化：参考已有文献和试验积累，建立样品分析检测方法，包括色谱类型、流动性选择，色谱梯度、流速、质谱检测参数设置等，并根据目标分子的检测灵敏度、准确性、重现性、与杂质的分离度等加以优化和验证，确定最佳样品分析检测方法。
10. 数据采集：均匀插入空白对照、标准品对照、QC样品，一般每6-8次插入一个空白对照、标准品对照和/或QC样品，以避免残留影响、帮助色谱峰校准；将不同批次收集的样本与对照样本根据分析序列交替进行数据采集，以避免批次效应；每个样品中加入内标，以帮助色谱峰校准和仪器稳定性监测；每个样本重复检测三次，取均值以避免偶然误差。
11. 数据质量评估:采用样本相关性分析、误差分析、聚类分析、主成分（PCA）分析、变异系数（CV）分析等方法，评估数据采集的质量，若数据不合格，需重新采集、评估。

在组学研究过程中，如果严格按照上述方法进行过程质量控制，则基本可以获得较高质量的组学检测数据，为后续数据处理、差异分析、特征分子鉴定、分类模型构建和优化奠定良好的基础。摩赛恩科技摩赛恩科技聚焦分子智能识别检测技术，开发自主知识产权核心算法，提供专业化组学和质谱数据处理、挖掘服务，满足生物医药、食品等行业质谱用户个性化分子智能识别需求。在组学研究过程中，努力优化组学研究过程中的质量控制方法，才能为客户呈现最好的组学研究结果！