關(guān)鍵詞?；鈮A；超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜聯(lián)用；心肌梗死；心力衰竭；代謝組學(xué)

心肌梗死（Myocardialinfarction，MI）和心力衰竭（Heartfailure，HF）是最嚴(yán)重的兩種心血管疾病，發(fā)病率高、預(yù)后差[1-2]。最新研究表明，經(jīng)皮冠狀動脈介入治療后，仍然有14%～36%的心肌梗死患者將發(fā)展成為心力衰竭[3-4]。隨著老齡人口加速增長，我國已成為全球心力衰竭患病人群最大的國家[5]。研究顯示，代謝紊亂是多種心血管系統(tǒng)疾病的共同誘因。近年來，心血管疾病的代謝組學(xué)研究已成為熱點(diǎn)，為揭示心血管疾病的發(fā)病機(jī)制和尋找新的治療靶點(diǎn)提供了新的視角[6]。

?；鈮A（Acylcarnitines）是一種脂肪酸與肉堿結(jié)合生成的酯類化合物，在細(xì)胞能量代謝過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用[7]。目前，已有多項(xiàng)研究表明，?；鈮A代謝紊亂與心血管疾病的發(fā)生和發(fā)展密切相關(guān)。Ruiz-Canela等[8]研究了?；鈮A血漿水平與心力衰竭和心房顫動發(fā)生之間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)C14、C16、C18和C18∶2等長鏈酰基肉堿與心力衰竭發(fā)生風(fēng)險增加相關(guān)。Jansen等[9]通過隊(duì)列研究，發(fā)現(xiàn)?；鈮AC3、C4、C6-DC、C8∶1、C16、C18和C18∶2水平變化與肥厚性心肌病的嚴(yán)重程度相關(guān)。Strand等[10]采用5種主要的?；鈮A評估了穩(wěn)定型心絞痛患者發(fā)生急性心肌梗死的風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)血清乙酰、辛酰和棕櫚酰肉堿水平升高與心肌梗死風(fēng)險的增加相關(guān)。Ahmad等[11]對心力衰竭患者進(jìn)行代謝組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，相較于慢性收縮期心力衰竭患者，終末期心力衰竭患者血漿中長鏈?；鈮AC16和C18的濃度水平升高。以上研究表明，?；鈮A在心血管疾病的病理生理過程中具有重要作用，可能成為預(yù)測疾病進(jìn)展的生物標(biāo)志物或治療干預(yù)的潛在靶點(diǎn)。然而，心血管疾病中?；鈮A代謝紊亂的研究目前主要集中在心絞痛、心肌梗死、心力衰竭以及心肌病等方面，對于心肌梗死與心肌梗死后心力衰竭患者的?；鈮A差異代謝特征研究鮮有報道。

?；鈮A的酰基鏈結(jié)構(gòu)多樣，并且在血漿樣本中?；鈮A含量普遍較低。如何從基質(zhì)復(fù)雜的血漿中準(zhǔn)確測定?；鈮A，提高?；鈮A檢測的覆蓋度和準(zhǔn)確性，是心血管疾病研究面臨的重要挑戰(zhàn)。目前，對于?；鈮A的分析檢測主要采用超高效液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜的多反應(yīng)監(jiān)測模式（Multiplereactionmonitoring，MRM）以及基于超高效液相色譜-高分辨率質(zhì)譜（Ultra-performanceliquidchromatography-highresolutionmassspectrometry，UPLC-HRMS）的全掃描（Full-scanmassspectrometry，F(xiàn)ullMS）結(jié)合數(shù)據(jù)依賴型掃描模式（Data-dependentacquisition，ddMS2）。MRM模式是?；鈮A靶向檢測最常用的方法[12-14]，能夠靶向選取?；鈮A的母離子和子離子，形成特征的離子對，再對其進(jìn)行定量分析。MRM檢測過程中可消除大部分干擾信號，大大提高了定量分析的準(zhǔn)確度，但由于其質(zhì)譜分辨率不高，難以分離?；鈮A的同分異構(gòu)體。FullMS/ddMS2是獲得二級質(zhì)譜數(shù)據(jù)的常用方法，能夠?qū)崿F(xiàn)?；鈮A的高分辨檢測[15-16]。但是，對于低含量?；鈮A，仍然難以獲得其二級質(zhì)譜信息，因而無法實(shí)現(xiàn)低含量?；鈮A的準(zhǔn)確定性分析。因此，迫切需要建立能全面表征血漿中?；鈮A的定性和定量分析方法。近年來，由多反應(yīng)監(jiān)測模式演變而來的基于UPLC-HRMS的平行反應(yīng)監(jiān)測模式（Parallelreactionmonitoring，PRM）可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)代謝物二級質(zhì)譜信息的高分辨采集，為?；鈮A同分異構(gòu)體的檢測提供了可能。相比于MRM，PRM具有分辨率高、靈敏度高和動態(tài)范圍寬等優(yōu)點(diǎn)，能夠很好地減小背景噪聲的干擾[17]。因此，為提高血漿?；鈮A檢測的覆蓋率和準(zhǔn)確性，本研究結(jié)合UPLC-HRMS不同掃描模式的優(yōu)勢，建立了一種FullMS/ddMS2和FullMS/PRM相結(jié)合的血漿酰基肉堿分析方法，并將其應(yīng)用于心梗及心梗后心衰患者的靶向代謝組學(xué)分析研究。

1實(shí)驗(yàn)部分

1.1儀器與試劑

UltiMate3000超高效液相色譜儀和Q-ExactiveFocus軌道離子阱高分辨質(zhì)譜儀（美國ThermoScientific公司）；KM-1030C超聲波清洗機(jī)（廣州科盟清潔技術(shù)有限公司）；PTY-224/323電子分析天平（福建華志電子科技有限公司）；Milli-QIQ7015超純水機(jī)（德國Merck公司）；DHG-9070A鼓風(fēng)干燥箱（上海一恒科學(xué)儀器有限公司）。

甲醇、乙腈和甲酸（質(zhì)譜級，德國Merck公司）；9種?；鈮A和3種內(nèi)標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)品（HPLC級，美國Sigma公司），詳細(xì)信息見電子版文后支持信息表S1。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1血漿樣本收集

本研究收集了58例心梗和42例心梗后心衰患者的血漿樣本。心?；颊叩娜脒x標(biāo)準(zhǔn)為：出現(xiàn)無明顯誘因胸痛、心電圖提示ST段抬高或壓低、心肌酶和肌鈣蛋白等血清心肌損傷標(biāo)志物發(fā)生變化；心梗后心衰患者的入選標(biāo)準(zhǔn)為：出現(xiàn)心衰的癥狀和體征、冠狀動脈造影顯示冠狀動脈嚴(yán)重狹窄、心肌梗死既往史、心功能分級Ⅱ-Ⅳ級、NT-proBNPgt;125pg/mL[18-19]。本研究排除了既往存在風(fēng)濕性心臟病、重度肺動脈高壓及先天性心臟病、縮窄性心包炎、嚴(yán)重腎功能不全患者、合并惡性腫瘤患者以及存在嚴(yán)重的創(chuàng)傷性疾病和嚴(yán)重血液系統(tǒng)疾病的患者，并且排除了處于妊娠期及哺乳期的婦女。清晨從空腹8h的志愿者肘部靜脈采血，經(jīng)肝素鋰抗凝，4℃靜置3h后，在3000r/min條件下離心20min，取上清液置于–80℃凍存，患者的具體信息見表1。本研究通過了云南省第一人民醫(yī)院倫理審查委員會的批準(zhǔn)，并獲得了所有參與者知情同意。

1.2.2血漿樣本前處理

血漿樣本放置在4℃下完全解凍后，渦旋1min；準(zhǔn)確移取100μL血漿樣本，加入20μL0.2μg/mL的AC（C4-d3）、AC（C8-d3）和AC（C16-d3）3種混合同位素內(nèi)標(biāo)溶液、400μL質(zhì)譜級冷乙腈，渦旋1min，室溫下靜置10min；在4℃以13000r/min離心15min，收集上清液，在室溫下用氮?dú)獯蹈?；采?00μL25%乙腈溶液復(fù)溶，渦旋1min，在4℃以13000r/min離心10min，取上清液，過0.22μm有機(jī)膜后，轉(zhuǎn)移至帶內(nèi)襯管的進(jìn)樣瓶中，待分析。

在相同條件下制備質(zhì)量控制（Qualitycontrol，QC）樣本，用于評價方法的重復(fù)性和樣本的穩(wěn)定性。QC樣本的前處理與上述樣本相同，在進(jìn)樣分析時均勻穿插在實(shí)驗(yàn)樣本中，共計采集18個QC樣本數(shù)據(jù)。

1.2.3液相色譜條件

色譜柱為ThermoScientificHypersilACE3C18（150mm×3.0mm，3μm），柱溫為40℃。以乙腈為流動相A、0.1%甲酸-水為流動相B。采用梯度洗脫程序：0～0.5min，10%A；0.5～3.0min，10%～15%A；3～5min，15%～30%A；5～21min，30%～97%A；21～23min，97%A；23～23.5min，97%～10%A。運(yùn)行時間為23.5min，流速為0.35mL/min，進(jìn)樣體積5μL。每次進(jìn)樣前后，均使用90%甲醇溶液清洗進(jìn)樣針。

1.2.4質(zhì)譜條件

高分辨質(zhì)譜相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：離子源采用電噴霧電離源，噴霧電壓：4000V（+），3500V（–）；霧化溫度：300℃；鞘氣壓力：4.5MPa（+），4.0MPa（–）；輔助氣壓力：1.5MPa（+），1.0MPa（–）；傳輸毛細(xì)管溫度：350℃（+），320℃（–）。

采用兩步掃描模式進(jìn)行分析。（1）全掃描/數(shù)據(jù)依賴型掃描模式（FullMS/ddMS2）。全掃描分辨率為70000，數(shù)據(jù)依賴二級掃描（ddMS2）分辨率為35000，高能碰撞誘導(dǎo)電壓為15、25和35eV。為了獲得更加豐富的MS/MS信息，?；鈮A靶向分析采用全掃描結(jié)合分段掃描的方式采集數(shù)據(jù)：全掃描的質(zhì)荷比范圍為m/z200～500；分段掃描共設(shè)置3段，掃描的質(zhì)荷比范圍為m/z199～300、m/z299～400和m/z399～500。數(shù)據(jù)采集均在正離子模式下進(jìn)行。（2）全掃描結(jié)合平行反應(yīng)監(jiān)測模式（FullMS/PRM）。對于第一步ddMS2模式未測定出二級質(zhì)譜的酰基肉堿，使用PRM模式采集二級質(zhì)譜進(jìn)行定性分析。所有?；鈮A均采用全掃描模式進(jìn)行定量分析。質(zhì)譜參數(shù)：全掃描分辨率為35000，PRM分辨率為17500，質(zhì)荷比掃描范圍為m/z100～500，碰撞能量為35eV。

1.2.5數(shù)據(jù)處理

傾向性評分匹配（Propensityscorematching） 為避免性別和年齡差異對兩組患者血漿代謝組的影響，采用R4.2.3匹配軟件包（Optimal方法）對58例心?；颊吆?2例心梗后心衰患者的年齡和性別進(jìn)行匹配，最終匹配到42例心?；颊吆?2例心梗后心衰患者。

代謝物定性分析 對于AC（C4）、AC（C5）、AC（C6）、AC（C8）、AC（C10）、AC（C12）、AC（C14）、AC（C16）和AC（C18）這9種有標(biāo)準(zhǔn)品的?；鈮A，通過與標(biāo)準(zhǔn)品的保留時間、一級質(zhì)譜和二級質(zhì)譜信息進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定性分析；對其它無標(biāo)準(zhǔn)品的酰基肉堿，根據(jù)其在反相色譜柱上的色譜流出規(guī)律和質(zhì)譜裂解規(guī)律，結(jié)合參考文獻(xiàn)、HMDB和Massbank等數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)定性分析。血漿中的?；鈮A存在大量同分異構(gòu)體，本方法只能實(shí)現(xiàn)這些同分異構(gòu)體的分離，無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定性分析。因此，本研究采取一種簡化的標(biāo)記策略，將檢測出的酰基肉堿同分異構(gòu)體按照出峰順序編號，例如，將第一個出現(xiàn)的峰標(biāo)記為a，第二個標(biāo)記為b，依此類推。

代謝物定量分析 基于定性分析結(jié)果，采用Xcalibur3.0.63.3軟件提取代謝物的峰面積，結(jié)合外標(biāo)法或內(nèi)標(biāo)法對代謝物進(jìn)行定量分析。對9種有標(biāo)準(zhǔn)品的?；鈮A采用外標(biāo)法建立標(biāo)準(zhǔn)曲線（見電子版文后支持信息表S2），用于進(jìn)行定量分析；對其余無標(biāo)準(zhǔn)品的酰基肉堿，根據(jù)其碳鏈長度而采用不同的內(nèi)標(biāo)進(jìn)行定量分析。短鏈?；鈮A（C2～C5）使用內(nèi)標(biāo)AC（C4-d3）進(jìn)行定量分析，中鏈酰基肉堿（C6～C12）使用內(nèi)標(biāo)AC（C8-d3）進(jìn)行定量分析，長鏈?；鈮A（gt;C12）使用內(nèi)標(biāo)AC（C16-d3）進(jìn)行定量分析，以提高定量分析的準(zhǔn)確性。

分類模型的建立與差異性特征代謝物篩選 （1）采用MetaboAnalyst6.0平臺對心梗與心梗后心衰兩類樣本進(jìn)行偏最小二乘-判別分析（Partialleastsquares-discriminantanalysis，PLS-DA），建立兩類疾病分類模型，篩選變量重要性投影值（Variableimportanceinprojection，VIP）gt;1的變量；（2）利用SPSS27.0軟件進(jìn)行t檢驗(yàn)分析，篩選兩類樣本之間含量有顯著性差異（plt;0.05）的?；鈮A代謝物，并根據(jù)p值計算錯誤發(fā)現(xiàn)率（Falsediscoveryrate，F(xiàn)DR），剔除假陽性結(jié)果；（3）結(jié)合VIPgt;1與FDRlt;0.05為標(biāo)準(zhǔn)，篩選兩類樣本的差異性特征代謝物。

火山圖分析 計算出兩類患者間各?；鈮A濃度的差異倍數(shù)（Foldchange，F(xiàn)C），結(jié)合上文計算出的FDR值，繪制火山圖，繪制時設(shè)置FCgt;1.5和FDRlt;0.05為閾值，系統(tǒng)自動篩選出符合設(shè)置要求的代謝物，最后以火山圖形式直觀展示兩組樣本之間代謝物的差異變化。

相關(guān)性分析 將樣本中?；鈮A的定量分析結(jié)果與臨床表型數(shù)據(jù)（包括NT-proBNP、Tn、TR、LA、E/A、E/e′、PASP、LVEDD、RV、IVS、e′和EF）繪制熱圖，進(jìn)行相關(guān)性分析。利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)量化二者之間的線性關(guān)系強(qiáng)度。重點(diǎn)關(guān)注了皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對值|r|≥0.5且plt;0.05的代謝物。熱圖中單元格顏色越鮮明說明變量相關(guān)性越高。

受試者工作特征（Receiveroperatingcharacteristic，ROC）曲線 采用Logistic回歸分析及ROC分析進(jìn)一步評估所篩選出的?；鈮A指標(biāo)對兩類患者的診斷能力。首先，分別對單個指標(biāo)進(jìn)行ROC分析，評估單個指標(biāo)的診斷能力；然后，聯(lián)合不同指標(biāo)進(jìn)行多變量ROC分析，評估多指標(biāo)對疾病的診斷能力。plt;0.05表明具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2結(jié)果與討論

2.1?；鈮A的色譜流出規(guī)律及質(zhì)譜裂解規(guī)律

酰基肉堿由相同的肉堿頭基部分和?；溄M成，由于?；兼滈L度不同（C2～C26）、碳鏈骨架異構(gòu)以及碳鏈的不同位置存在多種官能團(tuán)修飾，因此，?；鈮A的結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣、種類繁多。本研究采用反相色譜洗脫酰基肉堿代謝物，結(jié)果表明，對于不同碳數(shù)的?；鈮A，碳數(shù)小的先出峰，碳數(shù)大的后出峰；相同碳數(shù)的?；鈮A，不飽和的先出峰，飽和的后出峰，不飽和度越大出峰時間越早；相同碳數(shù)的?；鈮A，含有羥基官能團(tuán)的先出峰，含有羥基且不飽和的酰基肉堿，不飽和度越大，出峰時間越早。質(zhì)譜分析結(jié)果表明，由于?；鈮A由相同的肉堿頭基和不同的酰基鏈組成，酰基肉堿會產(chǎn)生C4H5O2+（m/z85.0284）、TMAI（三甲胺離子，m/z60.0808）和C7H14NO2+（肉堿-H2O+H+，m/z144.1014）3個主要特征質(zhì)譜碎片，其中，C4H5O2+（m/z85.0284）為?；鈮A最顯著的特征峰，其豐度隨著碰撞能量的增加而增大。對于含有一個不飽和鍵且含一個羥基的?；鈮A，存在M-carnitine-H2O=M-179.1152的特征片段，若羥基位于3號位，則還存在m/z145.0495的特征片段[20]。

2.2血漿中?；鈮A的定性分析

根據(jù)?；鈮A的特征質(zhì)譜裂解規(guī)律，利用FullMS/ddMS2模式對血漿樣本進(jìn)行分析，將含有特征碎片離子m/z60.0808、85.0284和144.1014的代謝物確定為?；鈮A前體離子，最終通過分段掃描篩選出108個?；鈮A前體離子（圖1）。然而，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所篩選的大部分?；鈮A前體離子經(jīng)提取后僅存在一個或多個一級質(zhì)譜峰，并沒有二級質(zhì)譜，無法對其準(zhǔn)確地進(jìn)行定性分析。因此，本研究進(jìn)一步探索能獲得更多二級質(zhì)譜的實(shí)驗(yàn)方法。DDA掃描是獲得二級質(zhì)譜數(shù)據(jù)的常用方法，但只采集強(qiáng)度超過預(yù)定閾值的前體離子的MS/MS數(shù)據(jù)，對于低含量的代謝物，這種模式難以獲得足夠的MS/MS信息[21-22]。PRM是一種新型靶向檢測方法，近年來被廣泛應(yīng)用于肽和小分子化合物的靶向定性和定量分析[23-25]。PRM模式能夠靶向采集所有目標(biāo)前體離子的MS/MS數(shù)據(jù)，化合物的前體離子在Q1中被選擇，然后在Q2中碰撞碎裂，生成的產(chǎn)物（MS/MS）均可通過全掃描軌道離子阱質(zhì)譜儀實(shí)現(xiàn)高分辨檢測[26]。PRM模式可以提供高分辨率的MS/MS譜，但受掃描速度的限制，很難在一次數(shù)據(jù)采集過程中同時獲得所有潛在?；鈮A的MS/MS譜，并且峰形較差。因此，本研究將第一步所篩選出的108種前體離子通過3次PRM掃描進(jìn)行分析，再通過Xcalibur軟件提取FullMS/PRM采集的數(shù)據(jù)。分別提取不同?；鈮A前體離子的提取離子流圖和該前體離子下二級質(zhì)譜的提取離子流圖（m/z60.0808、85.0284和144.1014），若前體離子及其二級質(zhì)譜離子在相同時間出峰，并具有一一對應(yīng)關(guān)系，則將其確定為?；鈮A。最終，在血漿樣本中定性分析出165種?；鈮A。

2.3血漿中?；鈮A的質(zhì)譜定量檢測參數(shù)的優(yōu)化

質(zhì)譜參數(shù)會對離子的響應(yīng)強(qiáng)度及峰形等產(chǎn)生影響，而質(zhì)譜分辨率會影響分析方法的靈敏度和重復(fù)性[27]。質(zhì)譜掃描的分辨率越高，所需的掃描時間越長，到達(dá)檢測器的目標(biāo)離子采集次數(shù)就會變少，使得離子強(qiáng)度降低，定量峰形變差，重復(fù)性變差。因此，質(zhì)譜分辨率應(yīng)根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行選擇。此外，碰撞能量對于質(zhì)譜分析結(jié)果也有很大影響。較高的碰撞能量可以產(chǎn)生更多碰撞解離反應(yīng)，使離子斷裂更徹底，產(chǎn)生更多碎片離子，但可能會降低母離子豐度；較低的碰撞能量可能導(dǎo)致碰撞解離反應(yīng)不完全，離子斷裂不完全[28-29]。本研究對FullMS/PRM模式下?；鈮A質(zhì)譜檢測的分辨率和碰撞能量等進(jìn)行了優(yōu)化。采用QC樣本進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)果顯示，絕大部分?；鈮A在一級質(zhì)譜分辨率為35000、二級質(zhì)譜分辨率為17500時，質(zhì)譜響應(yīng)更強(qiáng)（圖2A）；在碰撞能量為35eV時，離子的質(zhì)譜響應(yīng)更強(qiáng)（圖2B）。因此，將?；鈮A定量分析方法中的一級和二級質(zhì)譜分辨率分別設(shè)置為35000和17500，碰撞能量設(shè)置為35eV。本研究采用此質(zhì)譜條件結(jié)合外標(biāo)法與內(nèi)標(biāo)法定量分析了血漿中的111種?；鈮A。為了考察方法的穩(wěn)定性，進(jìn)行了重復(fù)性實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)QC樣本中酰基肉堿定量結(jié)果的RSD均小于20%（n=5），說明本定量方法重復(fù)性好，穩(wěn)定性和可靠性高。

2.4心肌梗死及心肌梗死后心力衰竭患者血漿?；鈮A差異分析

2.4.1分類模型建立及差異性特征代謝物篩選

采用SPSS27.0軟件對這兩類患者的111種酰基肉堿的含量進(jìn)行t檢驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)有98種酰基肉堿含量具有顯著性差異（FDRlt;0.05）（電子版文后支持信息表S3）。心梗與心梗后心衰患者的PLS-DA判別模型（Accuracy=0.976，R2=0.953，Q2=0.858）分析結(jié)果表明，兩類患者可完全分開（圖3A），10-折交互檢驗(yàn)和置換檢驗(yàn)也驗(yàn)證了此模型的可靠性和預(yù)測能力。結(jié)合VIP（gt;1）（圖3B）和t檢驗(yàn)（FDRlt;0.05）篩選出24種能夠區(qū)分心梗與心梗后心衰患者的?；鈮A類代謝物。同時，結(jié)合兩類樣本代謝物濃度的FC（gt;1.5）和FDR（lt;0.05）繪制火山圖（圖3C），結(jié)果表明，相較于心?；颊?，心梗后心衰患者有46種?；鈮A含量顯著上升，包括23種上述篩選出的差異代謝物（表2）。

2.4.2?；鈮A與臨床表型指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系分析

為揭示?；鈮A血漿水平與臨床表型之間的關(guān)系，對單個酰基肉堿、短鏈、中鏈、長鏈以及總?；鈮A與臨床表型指標(biāo)（包括NT-proBNP、Tn、TR、LA、E/A、E/e′、PASP、LVEDD、RV、IVS、e′和EF）之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。結(jié)果表明，心梗后心衰患者血漿中的AC（C11∶1）、AC（C14-OH）、AC（C16∶4b）、長鏈酰基肉堿、總?；鈮A與臨床表型指標(biāo)NT-proBNP呈顯著正相關(guān)。NT-proBNP是臨床上用于診斷心力衰竭及其嚴(yán)重程度和預(yù)后評估的首選生物標(biāo)志物[30]。AC（C12∶1a）與PASP呈顯著正相關(guān)（r≥0.5，plt;0.05）（圖4A）。此外，相關(guān)性分析得到的AC（C14-OH）和AC（C12∶1a）也是之前所篩選出的差異代謝物（表2）。為進(jìn)一步評估所篩選指標(biāo)在心梗后心衰診斷中的潛在價值，對AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈?；鈮A、總?；鈮A、NT-proBNP和PASP進(jìn)行ROC分析。結(jié)果表明，AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈酰基肉堿和總?；鈮A對心衰患者均具有診斷意義（plt;0.05），AUC值分別為0.7993、0.9019、0.8248和0.8231（圖4B）；NT-proBNP、PASP對心衰具有診斷意義（plt;0.05），AUC值分別為0.8254和0.6644（圖4C）。通常，AUCgt;0.7才能表示模型具有一定的診斷準(zhǔn)確性[31]。因此，將AUCgt;0.7的5個指標(biāo)結(jié)合起來進(jìn)行聯(lián)合診斷，結(jié)果表明，心梗后心衰的診斷靈敏度和特異度均得到提升，AUC值提升至0.9456（圖4D）。綜上，?；鈮A結(jié)合臨床表型指標(biāo)具有優(yōu)秀的診斷能力，對于提高心梗后心衰診斷的準(zhǔn)確性具有重要意義。

3結(jié)論

?；鈮A是人體能量代謝的關(guān)鍵產(chǎn)物，但目前對于心梗及心梗后心衰這兩類疾病的酰基肉堿代謝紊亂特征研究仍較少。本研究基于UPLC-HRMS技術(shù)，建立了FullMS/ddMS2和FullMS/PRM相結(jié)合的血漿?；鈮A定性和定量分析方法，并將其用于心梗和心梗后心衰患者的?；鈮A靶向分析，在兩類樣本中定性分析出165種酰基肉堿，定量分析了111種酰基肉堿。此外，在定量分析?；鈮A的基礎(chǔ)上，結(jié)合t檢驗(yàn)、PLS-DA和VIP等方法，篩選出24種可區(qū)分心梗與心梗后心衰患者的差異性特征代謝物。結(jié)合火山圖發(fā)現(xiàn)，心梗后心衰患者血漿?；鈮A水平發(fā)生顯著變化，46種?；鈮A含量顯著上升。酰基肉堿含量變化與臨床表型指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系分析表明，?；鈮A與心衰的臨床生物學(xué)標(biāo)志物NT-proBNP之間呈顯著正相關(guān)，AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈?；鈮A、總?；鈮A和NT-proBNP的聯(lián)合檢測可顯著提高心梗后心衰診斷的靈敏度和特異度，有望成為心梗后心衰診斷的有效指標(biāo)。本研究為心肌梗死后心力衰竭患者的精準(zhǔn)診斷及疾病發(fā)展進(jìn)程中的治療和營養(yǎng)干預(yù)提供了重要的代謝靶標(biāo)。