用途
该技能是一个面向脂质组学的集成分析流程，用于脂质鉴定、分类、通路映射和疾病关联分析。它与通用代谢组学不同，因为脂质有独特的分类系统（LIPID MAPS）、专门的通路（鞘脂、类花生酸、类固醇）以及疾病关联（心血管、神经退行、代谢综合征）。
主要能力
- 脂质身份解析：通过名称、缩写或质量查询 LIPID MAPS，获取 LIPID MAPS ID、精确质量和分类；也可使用 HMDB、PubChem 交叉参考。
- 结构分类：使用 LIPID MAPS 的 8 大类系统（脂肪酸酰基、甘油酯、甘油磷脂、鞘脂、固醇脂、异戊烯醇脂、糖脂、聚酮）对脂质进行分类，类别可提示生物学背景。
- 通路映射：通过 KEGG 检索脂质代谢通路（如鞘脂代谢 hsa00600、甘油磷脂代谢 hsa00564、花生四烯酸代谢 hsa00590、类固醇生物合成 hsa00100 等），并获取通路中的酶。
- 疾病关联：通过 CTD、DisGeNET、HMDB 检索脂质或脂质代谢酶的疾病关联，并支持 PubMed 文献检索。
- 补充数据库：SwissLipids 作为第二脂质数据库，支持缩写直接搜索、获取完整条目（含加合物 m/z 表）和分类树逐级下钻。
- 基因/蛋白解析：LipidMaps_get_gene 和 LipidMaps_get_protein 可将脂质代谢基因或蛋白解析到 LIPID MAPS Proteome Database 记录，获取名称、同义词、染色体位置、UniProt/RefSeq 交叉引用和氨基酸序列。
- 药物靶点：OpenTargets_get_associated_drugs_by_target_ensemblID 可检索靶向脂质代谢酶的药物。
使用方式
该技能以工具调用和分阶段工作流的方式使用：
- Phase 0：脂质身份解析：使用 LipidMaps_search_by_name、HMDB_search、PubChem_get_CID_by_compound_name 等解析脂质身份。注意：通用名称（如 "ceramide"）搜索效果较好；物种级缩写（如 "Cer(d18:1/16:0)"）可能返回 0 结果，建议先用通用类名再按链长过滤；精确质量搜索可使用 LipidMaps_search_by_formula。若 LIPID MAPS 未收录某物种，可使用 SwissLipids_search 作为补充。
- Phase 1：结构分类：使用 LipidMaps_get_compound_by_id 获取 LIPID MAPS 8 大类分类。
- Phase 2：通路映射：使用 kegg_search_pathway 和 KEGG_get_pathway_genes 将脂质映射到代谢通路和酶。
- Phase 3：疾病关联：先解析基因/蛋白记录（LipidMaps_get_gene、LipidMaps_get_protein），再通过 CTD_get_gene_diseases、DisGeNET_search_gene、HMDB_get_metabolite、PubMed_search_articles 检索疾病关联和临床证据。
- Phase 4：解释与报告：可进行脂质类别富集分析（示例代码使用 pandas、scipy、collections），并生成包含脂质身份、通路背景、疾病关联、生物标志物评估、机制模型和建议的报告。
适用场景
- 从 m/z 和保留时间鉴定脂质物种
- 查询神经酰胺/鞘磷脂参与的通路
- 寻找阿尔茨海默病的脂质生物标志物
- 查询与鞘脂代谢改变相关的疾病
- 将脂质组学结果映射到 KEGG 通路
- 比较不同条件下的脂质谱
限制
- 不处理原始质谱数据，仅解释已鉴定的脂质；原始数据鉴定需使用 LipidSearch、MS-DIAL 或 LipiDex 等工具。
- LIPID MAPS 可能未收录某些稀有或新脂质物种。
- 定量阈值（如倍数变化截断值）依赖具体情境，该技能提供框架而非通用阈值。
- 疾病数据主要基于人类，大鼠/小鼠脂质代谢可能显著不同。
- 不适用于通用代谢组学（氨基酸、糖、有机酸），应使用 tooluniverse-metabolomics；不适用于药物 ADMET 性质预测，应使用 tooluniverse-admet-prediction。
核心工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| LipidMaps_search_by_name | 按名称、缩写或质量鉴定脂质 |
| LipidMaps_get_compound_by_id | 获取脂质详细信息（结构、分类、通路） |
| SwissLipids_search | 按名称/缩写鉴定脂质，LIPID MAPS 未收录时使用 |
| SwissLipids_get_lipid | 获取完整 SwissLipids 条目：名称、分子式、单同位素质量、交叉引用 |
| SwissLipids_get_children | 在 SwissLipids 分类树中下钻一级 |
| HMDB_search / HMDB_get_metabolite | 脂质代谢物详情、疾病关联 |
| kegg_search_pathway | 脂质代谢通路（关键词如 sphingolipid、glycerolipid） |
| KEGG_get_pathway_genes | 脂质通路中的酶 |
| PubChem_get_compound_properties_by_CID | 化学性质（质量、分子式、SMILES） |
| CTD_get_gene_diseases | 脂质代谢酶的基因-疾病关联 |
| LipidMaps_get_gene | 将脂质代谢基因解析到 LIPID MAPS Proteome Database 记录 |
| LipidMaps_get_protein | 蛋白水平查询，增加 UniProt/RefSeq 交叉引用和氨基酸序列 |
| DisGeNET_search_gene | 脂质基因的疾病关联 |
| PubMed_search_articles | 已发表的脂质组学研究 |
| OpenTargets_get_associated_drugs_by_target_ensemblID | 靶向脂质代谢酶的药物 |
推理策略要点
- 脂质鉴定从质谱开始：脂质类别由头基碎片质量决定（如正离子模式下磷酸胆碱 m/z 184），总链长和饱和度由前体精确质量决定，单个脂肪酸链由中性丢失或产物离子扫描决定。
- LIPID MAPS 分类按化学结构将脂质分为 8 类，类别可提示生物学背景（鞘脂→凋亡/神经退行；甘油磷脂→膜重塑；类花生酸→炎症）。
- 结构特异性具有生物学意义：Cer(d18:1/16:0) 和 Cer(d18:1/24:1) 虽属同一脂质类别，但膜特性和疾病关联不同。
- 始终将变化的脂质映射回代谢通路，因为脂质是中间产物——神经酰胺升高可能意味着合成增加、降解减少或从鞘磷脂分流。
- 不要猜测脂质的 LIPID MAPS ID、精确质量或通路归属，应先查询；不要猜测疾病关联，应从 HMDB 或 CTD 检索。
- 证据分级：T1 临床生物标志物研究，T2 机制研究，T3 关联数据，T4 计算预测。