脂质可以影响体内脂质代谢途径。客观、准确地识别从健康到疾病发展过程中潜在的脂质生物标志物，从而制定预防疾病和保健的膳食指南，对促进人类健康具有重要意义。
LDL-C/HDL-C、总胆固醇和甘油三酯水平是监测心血管疾病的指标。PUFA，尤其是w-3 PUFA，具有降低血清胆固醇和甘油三酯，抑制LDL-C合成，提高HDL-C水平的作用。HDL-C又能维持内皮血管的反应性，抑制内皮细胞凋亡，提高抗氧化应激能力，降低血管和动脉中黏附因子相关基因的表达。此外，在与阿尔茨海默病相关的研究中，发现脑组织中二十二碳六烯酸(DHA)含量显著降低，患者肝脏合成DHA的能力也受到影响。w-3 PUFA可改变细胞膜磷脂的组成，阻断脂筏的作用，达到抗炎作用，抑制核转录因子如κB的信号转导，降低炎症基因的表达，促进抗炎转录因子NR1C3的表达和G蛋白与GPR120受体的结合。
图1在营养学中具有关键作用的组学学科(Deet al。, 2020)
植物甾醇具有抗炎、代谢、预防前列腺疾病和抗癌作用。它降低血液中LDL-C的确切机制尚不清楚。据推测，植物固醇和胆固醇之间的竞争抑制了人体对胆固醇的吸收，植物固醇和胆固醇必须溶解成颗粒团才能被人体吸收。
随着…的发展lipidomics，脂质分子已成为重要的生物标志物。例如，血浆甘油三酯、短链脂肪酸、游离脂肪酸、神经酰胺和磷脂酰胆碱高脂血症患者血浆溶血卵磷脂(LPC)(16:0)水平升高。LPC(16:0)的降低与过氧化物酶体增殖物激活受体α的调节有关。游离脂肪酸与内皮依赖性一氧化氮生成和核因子κB信号通路活性相关。天然保湿因子控制组织内的营养吸收和合成代谢。脂质分子变化的高敏感性有利于早期诊断和有效预防。
脂质在细胞信号转导和组织生理学研究中具有重要作用。脑内的脂质决定了蛋白质在细胞膜上的分布位置和功能，因此可以影响神经元的突触通量。脂质代谢紊乱与许多神经系统疾病密切相关，包括精神分裂症和神经退行性疾病，如阿尔茨海默病、帕金森综合征和尼曼-皮克病。
图2所示。CVD的脂质组学(Pechlaneet al。, 2016)
样品前处理常用的方法有液-液萃取法(LLE)和固相萃取法(SPE)。
质谱检测技术：经常使用自连接注射方法和色谱和色谱 - 质谱耦合技术。自验收质谱具有快速分析的优点，但在分析具有复杂基质的生物样品时可以发生基质效应。
结合色谱分离优势和质谱鉴定优势，可以有效降低其他组分对目标化合物可能产生的基质影响。复杂系统经色谱分离后进入质谱检测器，可提高质谱扫描数据的可靠性。
通常用于分析小分子量脂质的组成，例如脂肪酸的气相色谱（GC）。高温GC固定阶段的可用性使得通过GC分析高沸点化合物。然而，高温对具有相对高的不饱和度的脂质具有破坏性影响，使得它们不适合分析含有长链多不饱和脂肪酸的脂质。GC也有效地分离不饱和脂肪酸双键的脂肪酸异构体和顺式 - 反式结构，并且与不同极性的气相色谱串联偶联的全二维气相色谱是分析多不饱和长链脂肪的有效方法酸。
液相色谱(HPLC)的封闭环境有效地防止了脂质降解，几乎所有类脂质分子都可以通过高效液相色谱分离。正相色谱(NPLC)是反相色谱(RPLC)的一种补充方法，根据脂头基团的极性，适用于强极性脂类的分离。而RPLC常用于分离含有相同头群但不同脂肪酰基链的脂质分子，适用于弱极性和中等极性脂质的分离。
脂质组学数据分析:脂质组学数据处理主要包括信号滤波、代谢特征提取、色谱与质谱匹配、缺失值滤波与互补值、信号归一化、化合物表征与定量等步骤。处理后的数据还需要进行多元统计分析，如数据尺度化处理、模式识别和特征变量选择，最后进行数据可视化。
引用: