脂质是一类在许多细胞过程中发挥重要作用的生物分子。旨在表征样品中所有脂质的分析(称为脂质组学)对于研究复杂的生物系统至关重要。

脂质组学的一个重要挑战是将脂质的多种结构与其生物学功能联系起来。脂肪酸链内双键的位置尤其重要。这是因为它们可以影响细胞膜的物理特性并调节细胞信号传导途径。

这些信息在脂质组学研究中并不常规测量，因为它需要复杂的实验装置来产生复杂的数据。因此，太平洋西北国家实验室(PNNL)的科学家开发了一种简化的工作流程来确定双键的位置。该工作流程同时使用自动化和机器学习方法。

他们的新方法LipidOz简化了数据分析以确定双键的位置。通过解决脂质分析的这一关键部分，LipidOz为研究人员提供了一种更有效、更准确的脂质表征方法。该研究发表在《通讯化学》杂志上。

由于具有相同化学式但不同物理构型的分子部分的存在，脂质的明确识别变得复杂。具体来说，这些分子部分的差异包括脂肪酰基链长度、立体特异性编号(sn)位置和双键的位置/立体化学。

常规分析可以确定脂肪酰链长度、双键数量，在某些情况下还可以确定sn位置，但不能确定碳-碳双键的位置。使用称为臭氧诱导解离(OzID)的气相氧化反应可以更可靠地确定这些双键的位置，该反应会产生特征碎片。

然而，对该反应获得的数据的分析复杂且重复，并且缺乏软件工具支持。开源Python工具LipidOz结合传统自动化和深度学习方法，自动确定和分配脂质的双键位置。新研究证明了标准脂质混合物和复杂脂质提取物的这种能力，使OzID在未来脂质组学研究中的实际应用成为可能。

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