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· 傳統 Bulk 代謝組：組織勻漿→混合提取→平均化結果，丟失空間異質性（如腫瘤邊緣 vs 中心、壞死區 vs 增殖區）。
· 單細胞代謝組：解離成單細胞→測代謝，但破壞原位結構，丟失細胞微環境與代謝互作。
· 空間代謝組：完整組織切片原位掃描，一張圖同時獲得：
o 是什么：代謝物 / 藥物分子身份；
o 有多少：相對定量（pg 級靈敏度）；
o 在哪里：微米級空間坐標（可與 HE / 免疫熒光配準）。 直觀呈現 “代謝微區"，如腫瘤高代謝灶、免疫細胞代謝熱點、藥物富集位點。
· 原理：切片涂基質→激光逐點掃描→分子電離→質譜檢測→生成二維分布熱圖。
· 分辨率：5–50 μm（近單細胞）；覆蓋：500–2000 種代謝物 / 脂質。
· 優點：靈敏度高、定量穩、適配冷凍 / FFPE；適合腫瘤、神經組織、藥物分布。
· 原理：帶電溶劑液滴噴射切片表面→萃取并電離分子→質譜檢測。
· 分辨率：20–100 μm；覆蓋：中高極性代謝物、藥物。
· 優點：前處理極簡、常壓操作、不破壞組織；適合新鮮 / 冷凍組織、活體成像。
· 分辨率：1–5 μm（亞細胞）；覆蓋：小分子、元素、脂質。
· 優點：無基質、超高分辨、可測元素；缺點：覆蓋低、定量差、儀器昂貴。
· 在 DESI 基礎上加氣流輔助，靈敏度提升 10–100 倍，可測低豐度神經遞質、激素。
· 搭配 Orbitrap，高質量精度、可精準鑒定代謝物。
1. 樣本制備：新鮮組織→速凍→5–10 μm 冰凍切片（FFPE 需脫蠟）。
2. 基質噴涂：均勻噴基質（如 DHB），形成共結晶。
3. 質譜掃描：激光按網格逐點轟擊→每個像素采集一張質譜圖。
4. 數據處理：峰提取→代謝物鑒定（數據庫匹配）→空間熱圖生成（與 HE 染色疊加）。
5. 多組學整合：與空間轉錄組 / 蛋白組配準，構建 “基因 - 蛋白 - 代謝物" 空間調控網絡。
· 代謝異質性：區分腫瘤中心（高糖酵解）、邊緣（高脂質）、壞死區（低代謝）。
· 邊界精準判定：手術切緣代謝標志物，指導精準切除。
· 免疫微環境：T 細胞 / 巨噬細胞代謝（如乳酸、ATP）空間分布，解析免疫抑制機制。
· 耐藥靶點：耐藥亞群te有代謝物（如gu胱甘肽），指導代謝靶向藥。
· 原位分布：小分子藥物 / 抗體偶聯藥物（ADC）在腫瘤、器官的富集位點。
· 藥代動力學：吸收、分布、代謝、排泄（ADME）的空間動態。
· 藥效評價：藥物誘導的代謝重編程（如凋亡、氧化應激）空間可視化。
· 腦代謝圖譜：神經元、膠質細胞、突觸的代謝物（如gu氨酸、GABA）分布。
· 疾病機制：阿爾茨海默病（Aβ 斑塊周邊高氧化脂質）、帕金森病（路易小體代謝特征）。
· 胚胎發育：器官發生的代謝軌跡（如心臟、肝臟分化）。
· 代謝疾病：糖尿病視網膜病變（玻璃體 / 脈絡膜代謝異常）、脂肪肝（脂滴分布）。
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