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采用 LC/MS、GC/MS安捷伦代谢组学工作流程解决方案

发布时间:2022-03-15   点击次数:140次

前言:安捷伦科技公司是代谢组学解决方案领域名符其实的领dao者。代谢组学是对代谢物,即参与细胞内生物学过程中的有机小分子进行鉴定和定量的技术。这些分子是生物学功能的重要指标,通过研究这些分子,可以获得有关细胞生理学、代谢及毒性的独特见解。由于不同种类的代谢组学实验需要不同的技术方法,因而安捷伦提供了几种不同的工作流程解决方案。这些工作流程采用液相色谱/质谱 (LC/MS)、气相色谱/质谱 (GC/MS)以及核磁共振 (NMR) 仪器采集数据,利用代谢组学化合物数据库进行化合物鉴定,并用软件进行数据分析和生物学解析。


本文将对这些代谢组学工作流程的各个部分进行概述(图 1)。同时还讨论了在选择各种方法时需要考虑的问题。例如,实验的多个技术因素如灵敏度要求、样品复杂性、样品前处理,以及目标代谢物的化学性质等都会影响到最终的技术决策。这些因素以及其它一些因素都会在后面的章节中一一进行详细阐述。靶向代谢组学和发现代谢组学的比较代谢组学实验包括发现和靶向方法。发现代谢组学是指对非靶向性的一系列代谢物的研究,在一组重复性的实验样本中寻找与对照组相比丰度具有显著性统计差异的代谢物,并且确定其化学结构。相比之下,靶向代谢组学是指对预先经过鉴定的代谢物的丰度进行精确检测,如针对大量样品的验证性研究。靶向实验可以高度定量化,通常需要使用分析标样。

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基于质谱的代谢组学质谱 (MS) 方法因其较宽的动态范围、高灵敏度、高重现性以及分析复杂生物体液的能力,已被广泛用于代谢组学研究。为了解决样品复杂性问题,通常将分离手段(气相色谱、液相色谱或毛细管电泳)与质谱分析进行串联,以检测到尽可能多的代谢物。质谱信息和分离实验的保留时间(或迁移时间)中所包含的化学信息都将被用于跟踪和鉴定分析中的代谢物。这一点是非常必要的,因为单靠质谱本身通常不能区分同重异位的代谢物,而色谱却能分离与鉴定异构体。气相分离方法比液相分离方法更适合于非极性化合物,但它们对其它多种化合物却能够实现同等优秀的分离性能。


质谱代谢组学的方位资源为支持发现和靶向质谱代谢组学,安捷伦提供了一系列可适用于特定应用的 GC/MS和 LC/MS 仪器,包括飞行时间 (TOF)、四极杆飞行时间 (Q-TOF) 和三重四极杆(QQQ) 质谱仪(图 2)。安捷伦系统具有独特设计,即使在高丰度代谢物存在的情况下也能够检测出低丰度目标物,同时实现最佳的重现性。Agilent Q-TOF 仪器(与LC 或 GC 联用时)之所以能够做到这一点,其中的关键性设计是采用了双增益信号处理,使得仪器的有效线性动态范围达到了 5 个数量级。1除了全系列的高性能 GC/MS 和 LC/MS仪器之外,安捷伦还开发出必要的软件工具用于分析、鉴定和解析代谢组学实验所产生的大量数据。每台仪器都采用相同的数据分析软件,为需要多种质谱配置的实验提供一致的用户体验。安捷伦还开发出专门针对代谢组学的化合物鉴定数据库和谱库,用于评价 GC/MS 和 LC/MS 数据。2 采用 Agilent GeneSpring 软件中的Mass Profiler Professional (MPP) 模块对处理后的数据进行分析,该模块是一个统计学分析和数据可视化工具,能够让研究人员从数据中快速发现并提取有用的结果。我们将会在本文的后面部分详细描述MPP 的使用。


代谢物数据库安捷伦与开发新一代代谢组学技术和工具的杰出的代谢组学研究人员合作,将他们的研究进展囊括到稳定的解决方案中,以增强并简化代谢组学研究。作为充分印证这一理念的关键示例,安捷伦努力创建了专业数据库和谱库,用于通过质谱进行化合物鉴定,以提高化合物鉴定的准确度。特别是,我们已经与 Oliver Fiehn 博士紧密合作,开发出包含大约 700 个常见代谢物2 的可搜索 GC/MS 电喷雾电离 (EI) 谱图和保留时间指数数据库。对于 LC/MS研究,我们已经与 Gary Siuzdak 博士共同开发出 METLIN 个人化合物数据库与谱库(PCDL),其中包含超过 25000 种化合物(包括 8000 种脂类),以及 2200 种化合物的谱图和大约 700 种标样的保留时间。3如需了解更多安捷伦数据库资源的信息,请参阅“代谢组学数据库资源:概述"。

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结论本文概述了安捷伦用于各种代谢组学工作流程的一系列仪器、数据库和软件工具。包括复杂性、样品量、真实性和化学特性(如极性)等的样品特性,是帮助确定研究所需最佳工作流程的重要因素。另外,经常会遇到需要组合采用多种方法的情形,例如需要同时采用发现和靶向代谢组学方法时,或者采用一种技术无法表征目标化合物的化学多样性时。对于所有这些情形,Agilent GeneSpring/MPP 软件套装能够将各种生物学数据结合在一起,包括来自转录组学、蛋白质组学或基因组学实验的数据,并从生物学角度对其进行分析。这些分析既能够产生新的生物学观点,又能够为可能获得丰富成果的后续实验提供指导。

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