Biz NIH hibe P30ES013508 ve 5T32GM008076 destek kabul. Ayrıca ELEK 2.0 ve Dr erişim için Thermo Scientific teşekkür ederim. Yararlı tartışmalar için Eugene Ciccimaro ve Thermo Scientific Mark Sanders.

1. Hücreler örnek Ekstraksiyon <ol><li> Hücrelerin 10 cm uzunluğunda bir parçası: bir ön-etiketli 10 ml bir cam santrifüj tüpü içine medya kaldırdı hücre süspansiyonu, 1.5 ml toplar. Yapışkan hatları için, hücreler, buz üzerinde tutulur medya 1.5 ml hafifçe kazınarak kaldırılmasıdır Opsiyonel:. Iç standartlar kullanıldığında, bu adımda uygun bir alikot ekleyin. Yorum: hücresel metabolizma Islah bazı metabolitleri için çok önemlidir. Zamana duyarlı metabolitleri analizi için, örneğin, soğuk metanol ekstraksiyon gibi işlemler olarak kabul edilmelidir. 17 </li><li> Örnekleri içeren 10 ml&#39;lik bir cam tüplerin her 6 ml kloroform (CHCI3) / metanol (CH3 OH) (2:1 v / v) ekleyin. 30 dakika için düşük hızda bir karıştırıcı ya da çok-vortexer örneklerin ayarlayın. Çalkalamadan sonra, numuneler 4 10 dakika boyunca 1,935 x g&#39;de düşük bir hızlanma / yavaşlama ayarı ile santrifüjlenir ° C tamamen fazlar ayırmak için. Isteğe bağlı </em&gt;: CHCl3 kullanarak önlemek için, ekstraksiyon (CH 2 Cl 2) diklorometan ile yapılabilir 18,12. </li><li> Uzun bir kök Pasteur pipeti kullanarak, yeni bir ön-etiketli 10 ml bir cam santrifüj tüpüne organik (alt) katmanı aktarın. 4.1 devam edin. </li><li> Daha sonra, temiz bir plastik 2 ml Eppendorf tüpüne üst sulu aktarın. Azot gazı altında örnek buharlaşır. Sulu faz tuzsuzlaştırma için 2.6.2 devam ya da doğrudan analiz için 4.1 devam ediyor. </li></ol> 2. Serum örnek Ekstraksiyon <ol><li> Plastik bir 2 ml Eppendorf tüp içine serum 20 ul aktarın İsteğe bağlı:. Iç standartlar kullanılırsa, bu aşamada uygun bir kısım ekleyin. </li><li> 10 sn için CH 3 OH ve vorteks 190 ul ekleyin. </li><li> 10 sn için CHCl3 ve vorteks 380 ul ekleyin. </li><li> Faz ayrılması neden H 2 O 120 ul ekleyin. Girdap 10 saniye için numune ve 10 için oda sıcaklığında dengelenmeye olanakdk. </li><li> 4, 10 dakika boyunca 8000 x g&#39;de santrifüje örnekleri ° C fazlar ayırmak için. </li><li> , Temiz bir plastik 2 ml Eppendorf tüp içine alt organik faz transfer edin. 4.1 devam edin. </li><li> Daha sonra, temiz bir plastik 2 ml Eppendorf tüpüne üst sulu aktarın. Azot gazı altında örnek buharlaşır. </li><li> 200 ul H 2 O içinde örnek yeniden askıya Asit veya baz reaktif (% 0.1 asetik asit, formik asit ya da% 0.1 amonyum hidroksit), tercihen, pH&#39;a duyarlı metabolitleri elde etmek için kullanılabilir. Tamamen örnek yeniden askıya almak için buz üzerinde 20 dakika boyunca sonikasyon. </li><li> 500 ul CH 3 OH ile C18 dönüş sütunları etkinleştirin. </li><li> 500 ul H2O iki yıkama ile spin kolon dengeye ve daha sonra, örnek yükleyin. Asit / baz reaktifler kullanılması durumunda, yıkama basamakları bu konsantrasyonu muhafaza. </li><li> Örnek desalt için 500 ul H 2 O ile yıkayın. Asit / baz reaktifler kullanılır Yine, eğer yıkama bu konsantrasyonunu korumakadımlar. </li><li> Bir ön-etiketli temiz 2 ml Eppendorf tüpüne H2O 3 OH CH 200 ul% 80, iki hacim elute. Asit / baz reaktifler kullanılır Yine, eğer yıkama adımda bu konsantrasyonu muhafaza. 4.1 devam edin. </li></ol> 3. Doku örnek Ekstraksiyon <ol><li> Dokuya bağlı olarak, dondurulmuş doku 10-100 mg arasında kullanın. Bir buz banyosu içinde 1 ml PBS (1 M, pH 6.8) ile bir ön-etiketli 2 ml az tutma Eppendorf tüpüne dokusunun bütün parça ekleme Opsiyonel:. Iç standartlar kullanıldığında, eklemeden önce, tampon içine eklemek doku. </li><li> Her bir Eppendorf 30 saniye boyunca bir elektrik doku öğütücü ile buz dokusu homojenize edilir. Örnekleri arasında, sırasıyla, CH3, OH ve H2O içeren iki ayrı tüplere doku öğütücü temizleyin. </li><li> Bir ön-etiketli 10 ml bir cam santrifüj tüpü içine, plastik bir pipet ile homojen doku aktarın. Aktarımdan sonra, her bir Eppendorf tüp durulamaCH3, OH, 1 ml 2x ve cam tüpler içinde homojen doku için yıkama ekleyin. </li><li> Doku homojenatı, ve CH 3 arasında OH yıkama içeren 10 ml&#39;lik bir cam tüplerin her CHCl3 4 ml ilave edilir. 30 dakika için düşük hızda bir karıştırıcı ya da çok-vortexer örneklerin ayarlayın. </li><li> Çalkalamadan sonra, tamamen fazlar ayırmak için 10 dakika boyunca 1935 x g&#39;de düşük bir hızlanma / yavaşlama ayarı ile örnekleri santrifüj Opsiyonel:. Kloroform kullanılarak önlemek için, ekstraksiyon CH2 CI2 ile geliştirilmiştir. </li><li> Uzun bir kök Pasteur pipeti kullanarak, yeni bir ön-etiketli 10 ml bir cam santrifüj tüpüne organik (alt) katmanı aktarın. 4.1 devam edin. </li><li> Uzun bir kök Pasteur pipeti kullanarak, yeni bir ön-etiketli 10 ml bir cam santrifüj tüpüne sulu tabaka aktarın. Tuzsuzlaştırma için 2.6.2 gitmek veya 4.1 devam ediyor. </li></ol> 4. Yeniden süspansiyon ve UPLC için Numune Filtrasyon <ol><li> Samp buharlaşmasıazot gazı altında les. </li><li> Sulandırın istenen UPLC yöntemi (bkz. Tablo 1) için bir başlangıç ​​çözeltisinin uygun bir hacimde numuneler kurutulmuştur. 50-100 ul genellikle arzu edilen bir yeniden süspansiyon birimdir. Yavaşça girdap ve / veya analitlerin çözünmesine yardımcı olmak için aşağı örnek pipet ve. </li><li> Örnek tamamen filtre (~ 5 dk) geçti kadar 14.000 xg için bir 0.22 mikron naylon tüp filtre ve spin içine örnek aktarın. Numunedeki kalan çökeltiler görünür olduğundan emin olun. </li><li> Kesici uç ile bir ön-etiketli UPLC şişenin içine süzüldü numunenin süpernatant aktarın. Cap flakon, daha sonra örnek şişesine altından herhangi bir kabarcıklarını çıkarmak için flakon hafifçe vurun. Soğutulmuş Otosampler (4-5 ° C) içinde örnek yerleştirin. </li></ol> 5. UPLC Kurulum <ol><li> Akışkan kromatograf için kontrol yazılımı kullanarak, listelenen koşulların kapalı tabanlı organik örnek için bir çalışma oluşturmak <strong&gt; Tablo 1. . Daha sonra isteğe bağlı Tablo 1 &#39;de belirtilen koşullar kapalı sulu faz için bir yöntem oluşturmaktır: hedef analitlerin, bilinen bir dizi yüksek ölçüde ilgi çekici ise, bu bileşiklerin ağır etiketli analog kullanarak UPLC koşulları optimize etmek ve bu koşullar kullanılarak bir yöntem oluşturmak . </li><li> UPLC yeterince gelmesini sağlayınız. Bu, bir sütun bağlama, ve yeni bir sütun (genellikle 3-5 kolon hacmi) bir dengeleme birimi için, üreticinin talimatları takip önce çözücü, tam bir astar içermelidir. Gelecekteki sorunları teşhis yardımcı olmak için baskılar geri başlayan bir günlük koruyun. </li></ol> 6. Kütle Spektrometre Kurulum <ol><li> Yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi için bir kontrol yazılımı kullanarak, Tablo 2&#39;de listelenen koşullar kullanılarak bir pozitif mod yöntem oluşturmaktır. Daha sonra aynı şartlar kullanılarak, bir negatif mod yöntem oluşturmak Opsiyonel:. Hedef analitlerin, bilinen bir dizi yüksek int iseerest optimize kaynağı ve bu bileşiklerin ağır etiketli analog kullanılarak optik koşulları ve bu koşullar kullanılarak bir yöntem oluşturur. </li><li> Araç temiz ve kalibre, spektrometre içine istikrarlı bir sprey kurmak ve yeterli kaynak ve optik gelen dağıtmak için kalibrasyon çözüm için zaman tanımak. Sprey Kabul edilebilir istikrar LC yöntemi kullanılan ile aynı akış hızında kalibrasyon çözüm enjeksiyonu ile en az 100 tarama üzerinde yoğunluk RSD bir% 3-5 vermelidir. </li><li> Tüm örnekler için sırasını ayarlayın, uygun enjeksiyon seviyesini ayarlamak, ve ilk örnek önce boş çalıştırın. Örnekleri arasında taşınmasını veya matriks etkileri şüpheleniliyorsa, yeterli boşlukları / yıkar çalıştırın. Örnekler analiz tarafından eklenen toplu etkilerini önlemek için bir rasgele sayı üreteci ve bir anahtar kullanarak bir randomize bir şekilde kurulum olmalıdır. Yorum: olası hedeflerin izotop standartları veya analitik standartlar dahil olmak üzere Kalite kontrol örnekleri olabilirgüvenilir, tekrarlanabilir ve geçerli sonuçlar giderme ve sağlanmasında son derece değerli. Bir Boş Çözücü takiben standart bir tek numune bir teknik çoğaltmak boş bir çalışma içine sinyal yoğunluğu ve tutma süresi sapma, hem de ertelenmiş eriştiği için kullanılabilir. </li><li> Dizisi başlayın ve basınç dalgalanmaları, ya da çalışma boyunca sinyal yoğunluğu kaybı gibi sorunlara için periyodik olarak izlemek. Ciddi sorunlar tespit edilirse, kaçak durdurmak ve 6.2 tekrarlayın. </li></ol> 7. Diferansiyel Analizi <ol><li> İki iş akışları bu protokol için sunulmaktadır. İlk ELEK 2.0, Thermo Fisher tarafından satılan özel etiket içermeyen diferansiyel analiz yazılımı geçer. İkinci iş akışı diferansiyel analiz başlamadan önce XCMS Çevrimiçi, Scripps Araştırma Enstitüsü ile ücretsiz bir platform. 11 geçer, elle TIC kontrol veya ishal tekrarlanabilirliği sağlamak için örnek herhangi bir bilinen bileşik için filtre kromatogramları bakmakve tüm örnekler boyunca enjeksiyon / UPLC / sprey istikrar. </li><li> ELEK <ol><li> Kütle spektrometresi gelen ELEK yüklü olduğu iş istasyonunun sabit disk için. Ham veri dosyaları aktarın. (Not: bu analiz hızını sınırlamak gibi bir ağ veya USB bağlantı noktası bağlı diskinde saklanan verilerle ELEK çalışan tavsiye edilmez.) </li><li> Açık ELEK, ve yeni bir deneme başlar. </li><li> ELEK içine uygun dosyaları yükleyin. </li><li> Karşılaştırma grupları atamak ve ELEK analiz parametrelerini oluşturmak için izin vermek için tek bir referans dosyasını seçin. </li><li> Ister ve herhangi bir bireyin deney ihtiyaçlarına göre herhangi bir parametre ayarlamak izleyin. Bu sıkı parametreleri ile başlamak ve daha sonra geri dönüp daha cömert ayarları analiz süresi uzatmak gibi parametreleri gevşetmek için genellikle tavsiye edilir. </li><li> Parametreleri olumlu veya olumsuz modu için doğru kimyasal katkı listesi yüklenemedi. </li></ol></li><li> XCMS Çevrimiçi <ol><li> Dosyalarını dönüştürmeÇevrimiçi XCMS için kabul edilebilir bir biçime. Bizim durumumuzda, biz biçimine mzXML dönüştürmek. 19 </li><li> Açık XCMS Çevrimiçi ve İş oluşturun. </li><li> Yükle ve veri setleri isim. Sadece iki veri setleri (örneğin Kontrol vs Tedavi) tek başına XCMS kafa kafaya karşılaştırmalar sınırlıdır olarak yüklenebilir. </li><li> Açılan listeden istediğiniz ayarları seçin. Önceden doldurulmuş parametreleri farklı enstrümantasyon kurulumları için kullanılabilir, ve bu daha deneysel ihtiyaçları için değiştirilebilir. Bizim durumumuzda, biz HPLC-Orbi2 ayarlarını kullanın. </li><li> Gönder ve işini onaylamak. </li></ol></li><li> Veri Analizi <ol><li> Analiz tamamlandıktan sonra ELEK ve XCMS için sırasıyla kare ve özellikleri, bir liste, doldurulur. LC uyum herhangi bir bölgenin pik bindirmeleri emin olun. Hizalanmamış LC çalışır herhangi bir bölgenin zirveleri büyük sapma gösteriyorsa, bu örnek ile bir sorun olduğunu gösterebilir. Opsiyonel: İç standartlar kullanılması durumunda ELEK için, bulunkarşılık gelen tepe grubu ve seçilen çerçeveye normalize. On-line XCMS için, normalleştirme ihracat sonra elektronik tabloyu yapılabilir. </li><li> Bir gibi örnek nüfus (örneğin kontrol numuneleri) içinde değişim katsayısı (CV) verileri çizmek. Herhangi bir büyük CV değerleri bir veya daha fazla örnek ile bir sorun olduğunu gösterebilir. Istenen özellikleri (örneğin p-değeri &lt;0.05, Fold değiştir&gt; 1.5, bir grup içinde düşük standart sapma, vb) göre sıralamak. </li><li> Grupları arasında uygun pik uyum, tepe entegrasyonu, Gauss pik şekli, sinyal yoğunluğu, izotoplar ve kimyasal katkı atama için her tepe inceleyin. </li><li> Daha fazla analiz için istediğiniz gibi veri ihracat veya onay ve MS n deneyleri için hedef kitle listeleri oluşturmak için. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Pluskal, T., Nakamura, T., Villar-Briones, A., Yanagida, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolic+profiling+of+the+fission+yeast+S.+pombe:+quantification+of+compounds+under+different+temperatures+and+genetic+perturbation.">Metabolic profiling of the fission yeast S. pombe: quantification of compounds under different temperatures and genetic perturbation.</a> Mol. Biosyst. 6 (1), 182-198 (2010).</li><li>Makarov, A., Denisov, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Performance+Evaluation+of+a+Hybrid+Linear+Ion+Trap/Orbitrap+Mass+Spectrometer.">Performance Evaluation of a Hybrid Linear Ion Trap/Orbitrap Mass Spectrometer.</a> Analytical Chemistry. 78 (7), 2113-2120 (2006).</li><li>Timischl, B., Dettmer, K., Kaspar, H., Thieme, M., Oefner, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+a+quantitative,+validated+capillary+electrophoresis-time+of+flight-mass+spectrometry+method+with+integrated+high-confidence+analyte+identification+for+metabolomics.">Development of a quantitative, validated capillary electrophoresis-time of flight-mass spectrometry method with integrated high-confidence analyte identification for metabolomics.</a> Electrophoresis. 29 (10), 2203-2214 (2008).</li><li>Katajamaa, M., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data+processing+for+mass+spectrometry-based+metabolomics.">Data processing for mass spectrometry-based metabolomics.</a> J. Chromatogr. A. 1158 (1-2), 318-328 (2007).</li><li>Katajamaa, M., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Processing+methods+for+differential+analysis+of+LC/MS+profile+data.">Processing methods for differential analysis of LC/MS profile data.</a> BMC Bioinformatics. 6, 179 (2005).</li><li>Wilson, I. D., Nicholson, J. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+resolution+ultra+performance+liquid+chromatography+coupled+to+q-TOF+mass+spectrometry+as+a+tool+for+differential+metabolic+pathway+profiling+in+functional+genomic+studies.">High resolution ultra performance liquid chromatography coupled to q-TOF mass spectrometry as a tool for differential metabolic pathway profiling in functional genomic studies.</a> Journal of Proteome Research. 4 (2), 591-598 (2005).</li><li>Benton, H. P., Wong, D. M., Trauger, S. A., Siuzdak, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XCMS2:+processing+tandem+mass+spectrometry+data+for+metabolite+identification+and+structural+characterization.">XCMS2: processing tandem mass spectrometry data for metabolite identification and structural characterization.</a> Anal. Chem. 80 (16), 6382-6389 (2008).</li><li>Katajamaa, M., Miettinen, J., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MZmine:+toolbox+for+processing+and+visualization+of+mass+spectrometry+based+molecular+profile+data.">MZmine: toolbox for processing and visualization of mass spectrometry based molecular profile data.</a> Bioinformatics. 22 (5), 634-636 (2006).</li><li>Pluskal, T., Castillo, S., Villar-Briones, A., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MZmine+2:+Modular+framework+for+processing,+visualizing,+and+analyzing+mass+spectrometry-based+molecular+profile+data.">MZmine 2: Modular framework for processing, visualizing, and analyzing mass spectrometry-based molecular profile data.</a> BMC Bioinformatics. 11 (1), 395 (2010).</li><li>Smith, C. A., Want, E. J., O'Maille, G., Abagyan, R., Siuzdak, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XCMS:+Processing+Mass+Spectrometry+Data+for+Metabolite+Profiling+Using+Nonlinear+Peak+Alignment,+Matching,+and+Identification.">XCMS: Processing Mass Spectrometry Data for Metabolite Profiling Using Nonlinear Peak Alignment, Matching, and Identification.</a> Analytical Chemistry. 78 (3), 779-787 (2006).</li><li>Tautenhahn, R., Patti, G. J., Rinehart, D., Siuzdak, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XCMS+Online:+A+Web-Based+Platform+to+Process+Untargeted+Metabolomic+Data.">XCMS Online: A Web-Based Platform to Process Untargeted Metabolomic Data.</a> Analytical Chemistry. 84 (11), 5035-5039 (2012).</li><li>Gelhaus, S. L., Mesaros, A. C., Blair, I. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cellular+Lipid+Extraction+for+Targeted+Stable+Isotope+Dilution+Liquid+Chromatography-Mass+Spectrometry+Analysis.">Cellular Lipid Extraction for Targeted Stable Isotope Dilution Liquid Chromatography-Mass Spectrometry Analysis.</a> J. Vis. Exp. (57), e3399 (2011).</li><li>Want, E. J., Wilson, I. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+metabolic+profiling+procedures+for+urine+using+UPLCG&#199;&#244;MS.">Global metabolic profiling procedures for urine using UPLCG&#199;&#244;MS.</a> Nature Protocols. 5 (6), 1005-1018 (2010).</li><li>Sellick, C. A., Hansen, R., Stephens, G. M., Goodacre, R., Dickson, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolite+extraction+from+suspension-cultured+mammalian+cells+for+global+metabolite+profiling.">Metabolite extraction from suspension-cultured mammalian cells for global metabolite profiling.</a> Nature Protocols. 6 (8), 1241-1249 (2011).</li><li>Dunn, W. B., Broadhurst, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Procedures+for+large-scale+metabolic+profiling+of+serum+and+plasma+using+gas+chromatography+and+liquid+chromatography+coupled+to+mass+spectrometry.">Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry.</a> Nature protocols. 6 (7), 1060-1083 (2011).</li><li>Masson, P., Alves, A. C., Ebbels, T. M. D., Nicholson, J. K., Want, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimization+and+evaluation+of+metabolite+extraction+protocols+for+untargeted+metabolic+profiling+of+liver+samples+by+UPLC-MS.">Optimization and evaluation of metabolite extraction protocols for untargeted metabolic profiling of liver samples by UPLC-MS.</a> Analytical Chemistry. 82 (18), 7779-7786 (2010).</li><li>Shaham, O., Slate, N. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+plasma+signature+of+human+mitochondrial+disease+revealed+through+metabolic+profiling+of+spent+media+from+cultured+muscle+cells.">A plasma signature of human mitochondrial disease revealed through metabolic profiling of spent media from cultured muscle cells.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (4), 1571-1575 (2010).</li><li>Cequier-Sa&#252;nchez, E., Rodri&#252;guez, C., Ravelo, A. G., Za&#252;rate, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dichloromethane+as+a+Solvent+for+Lipid+Extraction+and+Assessment+of+Lipid+Classes+and+Fatty+Acids+from+Samples+of+Different+Natures.">Dichloromethane as a Solvent for Lipid Extraction and Assessment of Lipid Classes and Fatty Acids from Samples of Different Natures.</a> Journal of Agricultural and Food Chemistry. 56 (12), 4297-4303 (2008).</li><li>Keller, A., Eng, J., Zhang, N., Li, X. J., Aebersold, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+uniform+proteomics+MS/MS+analysis+platform+utilizing+open+XML+file+formats.">A uniform proteomics MS/MS analysis platform utilizing open XML file formats.</a> Mol. Syst. Biol. 1, (2005).</li><li>Cleveland, W. S., Devlin, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Locally+weighted+regression+-+an+approach+to+regression-analysis+by+local+fitting.">Locally weighted regression - an approach to regression-analysis by local fitting.</a> J. Am. Stat. Assoc. 83 (403), 596-610 (1988).</li><li>Lange, E., Tautenhahn, R., Neumann, S., Gropl, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Critical+assessment+of+alignment+procedures+for+LC-MS+proteomics+and+metabolomics+measurements.">Critical assessment of alignment procedures for LC-MS proteomics and metabolomics measurements.</a> BMC Bioinformatics. 9 (1), 375 (2008).</li><li>Tautenhahn, R., Bottcher, C., Neumann, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Highly+sensitive+feature+detection+for+high+resolution+LC/MS.">Highly sensitive feature detection for high resolution LC/MS.</a> BMC Bioinformatics. 9 (1), 504 (2008).</li><li>Kuhl, C., Tautenhahn, R., Bottcher, C., Larson, T. R., Neumann, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CAMERA:+An+Integrated+Strategy+for+Compound+Spectra+Extraction+and+Annotation+of+Liquid+Chromatography/Mass+Spectrometry+Data+Sets.">CAMERA: An Integrated Strategy for Compound Spectra Extraction and Annotation of Liquid Chromatography/Mass Spectrometry Data Sets.</a> Analytical Chemistry. 84 (1), 283-289 (2012).</li><li>Kanehisa, M., Goto, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=KEGG:+kyoto+encyclopedia+of+genes+and+genomes.">KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes.</a> Nucleic Acids Res. 28 (1), 27-30 (2000).</li><li>Smith, C. A., O'Maille, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=METLIN:+a+metabolite+mass+spectral+database.">METLIN: a metabolite mass spectral database.</a> Ther. Drug Monit. 27 (6), 747-751 (2005).</li><li>Wang, Y., Xiao, J., Suzek, T. O., Zhang, J., Wang, J., Bryant, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PubChem:+a+public+information+system+for+analyzing+bioactivities+of+small+molecules.">PubChem: a public information system for analyzing bioactivities of small molecules.</a> Nucleic Acids Res. 37 Web Server, W623-W633 (2009).</li><li>Wishart, D. S., Knox, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HMDB:+a+knowledgebase+for+the+human+metabolome.">HMDB: a knowledgebase for the human metabolome.</a> Nucleic Acids Res. 37 Database, D603-D610 (2009).</li><li>Bligh, E. G., Dyer, W. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+rapid+method+of+total+lipid+extraction+and+purification.">A rapid method of total lipid extraction and purification.</a> Canadian Journal of Biochemistry and Physiology. 37 (8), 911-917 (1959).</li><li>Folch, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple+method+for+the+isolation+and+purification+of+total+lipids+from+animal+tissues.">A simple method for the isolation and purification of total lipids from animal tissues.</a> J. Biol. Chem. 226, 497-509 (1957).</li><li>Avery, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+characterization+of+differential+ion+suppression+on+liquid+chromatography/atmospheric+pressure+ionization+mass+spectrometric+bioanalytical+methods.">Quantitative characterization of differential ion suppression on liquid chromatography/atmospheric pressure ionization mass spectrometric bioanalytical methods.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry. 17 (3), 197-201 (2003).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Hedefsiz metabolomik endojen veya ksenobiyotik biyotransformasyonları soruşturma, ya da ilgi örnek bir metabolik profil yakalamak için güçlü bir araç sunuyor. Çözünürlük ve hassasiyet, oluşturulan büyük veri setleri ile başa çıkmak için yeteneği örnek ayırmak ve analiz etmek için kullanılan teknoloji ve yararlı bilgiler (örneğin doğru kütle veritabanı arama) için veri kümesi benim için yeteneği ile teknik ölçeklerin çıktı. Son zamanlarda, bu yüksek çözünürlüklü kü...

HRMS alanındaki son teknolojik gelişmeler nedeniyle, hedefsiz, hipotez üreten metabolomik yaklaşımları karmaşık numunelerin analizi için uygun bir yaklaşım haline gelmiştir. Milyonda rutin alt kısım kolaylaştırmak 100.000 çözünürlük (ppm) kütle doğruluk yeteneğine 1 kütle spektrometresi yaygın hale gelmiştir birden çok tedarikçiden temin. 2,3 Bu kitle doğruluğu daha fazla özgüllük ve analit kimlik, izotop örüntü tanıma, ve yaklaşımlı kimlik ön atama güven sağlar. 4 uygun bir çıkarma işlemi ve yüksek performanslı LC veya UPLC, kompleks karışımlar ile birleştiğinde tutma zamanlı veri elde edilen ek özgünlüğü ile analiz edilebilir. 5 UPLC büyük kromatografik verimlilik sahip ve sonucunda büyük veri setleri herhangi bir entegre edilebilir olası metabolome. 6 daha büyük bir kapsama yapmak daha yüksek hassasiyette, çözünürlük ve analiz süresi sağlarbirden fazla diferansiyel analiz yazılımı ve kullanışlı desen veya ilgi bireysel analit için mayınlı. 7,8,9,10,11 farzedilen hit ilk tepe algılama algoritmaları bir arada, doğru kitle tabanlı kimyasal formülü tahmini, parçalanma tahmini kullanılarak tespit edilebilir, ve kimyasal veritabanı arama. Bu yaklaşım zaman alıcı tam yapısal tanımlama için ya da daha duyarlı ve daha spesifik izotop seyreltme gelişimi için hedefler UPLC / Seçilen veya birden fazla reaksiyon izleme / ölçümü için mevcut altın standart yöntemlerdir MS çalışmaları. 12 önceliklendirilmesi Biyolojik örneklerin değişen doğası idrar 13, hücre 14, 15, serum, veya doku 16 ekstraksiyon protokolleri optimizasyonu yol açmıştır. Bu protokol özellikleri çekimi hücreleri, serum ve doku için. Uygun olduğunda, yorum ve ek referanslar değişikliği yapılarak için dahil edilmiştirProsedürün lar kararlı izotoplar dahil ele, ya da özellikle kararsız metabolitleri dahil etmek.

<table border="1">
	<tbody>
		<tr>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Reagent</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phosphate Buffered Saline</td>
			<td>Mediatech</td>
			<td>21-031-CM</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Water (H2O)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>W7-4</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acetonitrile (CH3CN)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>A996-4</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Methanol (CH3OH)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>A454-4</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isopropanol</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>A464-4</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chloroform (CH3Cl)</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>366927</td>
			<td>Hazard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dichloromethane (CH2Cl2)</td>
			<td>Acros Organics</td>
			<td>61030-1000</td>
			<td>To replace chloroform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Diethyl Ether</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>346136</td>
			<td>To replace chloroform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Formic Acid (FA)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NH4OH</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>A470-250</td>
			<td>(optima)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ammonium formate (HCOONH4)</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>78314</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MicroSpin C18 Columns</td>
			<td>Nest Group Inc</td>
			<td>SS18V</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pasteur Pipettes</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>13-678-200</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>10 ml Glass Centrifuge Tubes</td>
			<td>Kimble Chase</td>
			<td>73785-10</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>10 ml Plastic Centrifuge Tubes</td>
			<td>CellTreat</td>
			<td>CLS-4301-015</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC Vials (glass)</td>
			<td>Waters</td>
			<td>60000751CV</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC Inserts (glass)</td>
			<td>Waters</td>
			<td>WAT094171</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC Vials (plastic)</td>
			<td>Waters</td>
			<td>186002640</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>0.22 &mu;m Filters</td>
			<td>Corning</td>
			<td>8169</td>
			<td>nylon</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 ml Eppendorf Tubes</td>
			<td>BioExpress</td>
			<td>C-3229-1</td>
			<td>Low Retention</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Equipment</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Resolution Mass Spectrometer</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>LTQ XL-Orbitrap</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HPLC/UPLC</td>
			<td>Waters</td>
			<td>nanoACQUITY UPLC</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Source</td>
			<td>Michrom</td>
			<td>Thermo Advance Source</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Differential Analysis Software</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>SIEVE 2.0</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>nanoACQUITY C18 BEH130</td>
			<td>Waters</td>
			<td>186003546</td>
			<td>1.7 &mu;m particle size, 150 mm x 100 &mu;m</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acentis Express C8</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>54262</td>
			<td>2.7 &mu;m particle size, 15 cm x 200 &mu;m</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

untargeted metabolomics from biological sources using ultraperformance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (uplc-hrms)

Burada da dahil olmak üzere ilgi biyolojik örnekler için metabolik profilleri analiz etmek için bir iş akışı sunmak, hücreleri, serum veya doku. Örnek ilk olarak bir sıvı-sıvı faz çıkarımı ile, polar ve polar olmayan fraksiyonlar halinde ayrıldı ve kısmen aşağı analiz kolaylaştırmak için saflaştırılır. Ilk ekstraksiyon sulu (polar metabolitler) hem de organik (polar-olmayan metabolitleri) aşamaları metabolitlerin geniş bir anket için işlenir. Metabolitler kendi bölümü özelliklere bağlı olarak farklı sıvı kromatografisi yöntemleri ile ayrılırlar. Bu yöntemde, biz (UP) LC yöntemleri Mikrosirkülasyon ultra performanslı mevcut, ancak protokol daha yüksek akım ve düşük baskılara ölçeklenebilir. Kütle spektrometresi içine Giriş genel veya bileşik optimize edilmiş kaynak koşulları ya yoluyla olabilir. Iyon geniş bir aralığı saptanması en son C yüksek çözünürlük kullanılarak, geniş m / z aralığı üzerinde hem pozitif hem negatif modunda, tam tarama modunda gerçekleştiriliralet alibrated. Etiket-ücretsiz diferansiyel analizi biyoinformatik platformlarda gerçekleştirilir. Bu yaklaşımın Uygulamaları metabolik yolu tarama, biyolojik keşif ve ilaç geliştirme içerir.

Sunulan sonuçlar pestisit ve mitokondriyal kompleks I inhibitörü rotenone ile SH-SY5Y glioblastoma hücrelerinin bir 6 saatlik tedavi seçilen verileri göstermektedir. Kısalık için, sadece organik faz olumlu modu veri sunulmuştur. Numuneler işlenmiş ve yukarıda tarif edildiği gibi analiz (Şekil 1, Tablo 1, Tablo 2) ve etiket içermeyen miktar, elek ve XCMS çevrim için iki diferansiyel analizi platformlar üzerine yüklendi. Hit çok sayıda (Şekil 2, Şekil 3) diferansiy...

Watch this Scientific Journal Video about Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry UPLC-HRMS at JoVE.com

Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry UPLC-HRMS

Hedefsiz metabolomik bir metabolik profili anlık üreten bir hipotez sağlar. Bu protokol, serum hücreler veya doku metabolitlerinin çıkarma ve analiz gösterecektir. Metabolitleri bir dizi sıvı-sıvı faz ekstraksiyon kullanılarak anket vardır, Mikrosirkülasyon Ultra Performanslı sıvı kromatografisi / diferansiyel analiz yazılımı için birleştiğinde yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi (UPLC-HRMS).

Ultra Performanslı Sıvı Kromatografi-Yüksek Çözünürlüklü Kütle Spektrometre (UPLC-HRMS) kullanarak Biyolojik Kaynaklar gelen hedefsiz Metabolomik

Here we present a workflow to analyze the metabolic profiles for biological samples of interest including; cells, serum, or tissue. The sample is first ...

untargeted-metabolomics-from-biological-sources-using

Research

JoVE Journal

Chemistry

Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry (UPLC-HRMS)

22.2K Görüntüleme.  University of Pennsylvania. Hedefsiz metabolomik bir metabolik profili anlık üreten bir hipotez sağlar. Bu protokol, serum hücreler veya doku metabolitlerinin çıkarma ve analiz gösterecektir. Metabolitleri bir dizi sıvı-sıvı faz ekstraksiyon kullanılarak anket vardır, Mikrosirkülasyon Ultra Performanslı sıvı kromatografisi / diferansiyel analiz yazılımı için birleştiğinde yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi (UPLC-HRMS).

Video: Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry UPLC-HRMS

Large Scale Non-targeted Metabolomic Profiling of Serum by Ultra Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry (UPLC-MS)

Non-targeted metabolite profiling by ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-MS) is a powerful technique to investigate metabolism. The approach offers an unbiased and in-depth analysis that can enable the development of diagnostic tests, novel therapies, and further our understanding of disease processes. The inherent chemical diversity of the metabolome creates significant analytical challenges and there is no single experimental approach that can detect all metabolites. Additionally, the biological variation in individual metabolism and the dependence of metabolism on environmental factors necessitates large sample numbers to achieve the appropriate statistical power required for meaningful biological interpretation. To address these challenges, this tutorial outlines an analytical workflow for large scale non-targeted metabolite profiling of serum by UPLC-MS. The procedure includes guidelines for sample organization and preparation, data acquisition, quality control, and metabolite identification and will enable reliable acquisition of data for large experiments and provide a starting point for laboratories new to non-targeted metabolite profiling by UPLC-MS.

Large Scale Non-targeted Metabolomic Profiling of Serum by Ultra Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry UPLC-MS

Non-targeted metabolite profiling by ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-MS) is a powerful technique to investigate metabolism. This article outlines a typical workflow utilized for non-targeted metabolite profiling of serum including sample organization and preparation, data acquisition, data analysis, quality control, and metabolite identification.

Ultra Performans Sıvı Kromatografisi-Kütle Spektrometresi (UPLC-MS) ile Serum Büyük Ölçekli Sigara hedefli metabolomik Profilleme

Non-targeted metabolite profiling by ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-MS) is a powerful technique to ...

Kimya

Analyzing Protein Dynamics Using Hydrogen Exchange Mass Spectrometry

All cellular processes depend on the functionality of proteins. Although the functionality of a given protein is the direct consequence of its unique amino acid sequence, it is only realized by the folding of the polypeptide chain into a single defined three-dimensional arrangement or more commonly into an ensemble of interconverting conformations. Investigating the connection between protein conformation and its function is therefore essential for a complete understanding of how proteins are able to fulfill their great variety of tasks. One possibility to study conformational changes a protein undergoes while progressing through its functional cycle is hydrogen-1H/2H-exchange in combination with high-resolution mass spectrometry (HX-MS). HX-MS is a versatile and robust method that adds a new dimension to structural information obtained by e.g. crystallography. It is used to study protein folding and unfolding, binding of small molecule ligands, protein-protein interactions, conformational changes linked to enzyme catalysis, and allostery. In addition, HX-MS is often used when the amount of protein is very limited or crystallization of the protein is not feasible. Here we provide a general protocol for studying protein dynamics with HX-MS and describe as an example how to reveal the interaction interface of two proteins in a complex. &#160;&#160;

Protein conformation and dynamics are key to understanding the relationship between protein structure and function. Hydrogen exchange coupled with high-resolution mass spectrometry is a versatile method to study the conformational dynamics of proteins as well as characterizing protein-ligand and protein-protein interactions, including contact interfaces and allosteric effects.

Hidrojen Değişim Kütle Spektrometre Kullanarak Protein Dinamiği Analizi

All cellular processes depend on the functionality of proteins. Although the functionality of a given protein is the direct consequence of its unique ...

Rapid High-throughput Species Identification of Botanical Material Using Direct Analysis in Real Time High Resolution Mass Spectrometry

We demonstrate that direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry can be used to produce mass spectral profiles of botanical material, and that these chemical fingerprints can be used for plant species identification. The mass spectral data can be acquired rapidly and in a high throughput manner without the need for sample extraction, derivatization or pH adjustment steps. The use of this technique bypasses challenges presented by more conventional techniques including lengthy chromatography analysis times and resource intensive methods. The high throughput capabilities of the direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry protocol, coupled with multivariate statistical analysis processing of the data, provide not only class characterization of plants, but also yield species and varietal information. Here, the technique is demonstrated with two psychoactive plant products, Mitragyna speciosa (Kratom) and Datura (Jimsonweed), which were subjected to direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry followed by statistical analysis processing of the mass spectral data. The application of these tools in tandem enabled the plant materials to be rapidly identified at the level of variety and species.

A method for species identification of botanical material by direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry and multivariate statistical analysis is presented.

Gerçek Zamanlı Yüksek Çözünürlüklü Kütle Spektrometresi Doğrudan Analizi Kullanılarak Botanik Malzeme Hızlı Yüksek verim Türler Kimlik

We demonstrate that direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry can be used to produce mass spectral profiles of botanical material, ...

Real-time Breath Analysis by Using Secondary Nanoelectrospray Ionization Coupled to High Resolution Mass Spectrometry

Exhaled volatile organic compounds (VOCs) have aroused considerable interest, since they can serve as biomarkers for disease diagnosis and environmental exposure in a non-invasive manner. In this work, we present a protocol to characterize the exhaled VOCs in real time by using secondary nanoelectrospray ionization coupled to high resolution mass spectrometry (Sec-nanoESI-HRMS). The homemade Sec-nanoESI source was readily set up based on a commercial nanoESI source. Hundreds of peaks were observed in the background-subtracted mass spectra of exhaled breath, and the mass accuracy values are -4.0-13.5 ppm and -20.3-1.3 ppm in the positive and negative ion detection modes, respectively. The peaks were assigned with accurate elemental composition according to the accurate mass and isotopic pattern. Less than 30 s is used for one exhalation measurement, and it takes approximately 7 min for six replicated measurements.

A protocol for characterizing chemical composition of exhaled breath in real time by using secondary nanoelectrospray ionization coupled to high resolution mass spectrometry is demonstrated.

İkincil Nanoelectrospray iyonlaşma kullanarak gerçek zamanlı nefes analiz için yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi birleştiğinde

Exhaled volatile organic compounds (VOCs) have aroused considerable interest, since they can serve as biomarkers for disease diagnosis and environmental ...

Microprobe Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry for Single-cell Metabolomics in Live Frog (Xenopus laevis) Embryos

The quantification of small molecules in single cells raises new potentials for better understanding the basic processes that underlie embryonic development. To enable single-cell investigations directly in live embryos, new analytical approaches are needed, particularly those that are sensitive, selective, quantitative, robust, and scalable to different cell sizes. Here, we present a protocol that enables the in situ analysis of metabolism in single cells in freely developing embryos of the South African clawed frog (Xenopus laevis), a powerful model in cell and developmental biology. This approach uses a capillary microprobe to aspirate a defined portion from single identified cells in the embryo, leaving neighboring cells intact for subsequent analysis. The collected cell content is analyzed by a microscale capillary electrophoresis electrospray ionization (CE-ESI) interface coupled to a high-resolution tandem mass spectrometer. This approach is scalable to various cell sizes and compatible with the complex three-dimensional structure of the developing embryo. As an example, we demonstrate that microprobe single-cell CE-ESI-MS enables the elucidation of metabolic cell heterogeneity that unfolds as a progenitor cell gives rise to descendants during development of the embryo. Besides cell and developmental biology, the single-cell analysis protocols described here are amenable to other cell sizes, cell types, or animal models.

Microprobe Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry for Single-cell Metabolomics in Live Frog Xenopus laevis Embryos

We describe steps that enable fast in situ sampling of a small portion of an individual cell with high precision and minimal invasion using capillary-based micro-sampling, to facilitate chemical characterization of a snapshot of metabolic activity in live embryos using a custom-built single cell capillary electrophoresis and mass spectrometry platform.

Microprobe kılcal Elektroforez kütle spektrometresi canlı Kurbağa (Xenopus laevis) embriyo tek hücreli Metabolomics için

The quantification of small molecules in single cells raises new potentials for better understanding the basic processes that underlie embryonic ...

High-throughput and Comprehensive Drug Surveillance Using Multisegment Injection-Capillary Electrophoresis-Mass Spectrometry

New analytical methods are urgently needed to enable high-throughput, yet comprehensive drug screening, given an alarming opioid and prescription drug crisis in public health. Conventional urine drug testing based on a two-tier immunoassay screen followed by a gas chromatography-tandem mass spectrometry (GC-MS/MS) or liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method are expensive and prone to bias while being limited to targeted panels of known drugs of abuse (DoA). Herein, we outline an improved method for drug surveillance that allows for the resolution and detection of an expanded panel of DoA and their metabolites when using multisegment injection-capillary electrophoresis-mass spectrometry (MSI-CE-MS). Multiplexed separations of ten urine samples with a quality control by CE (&lt; 3 min/sample) in conjunction with full-scan data acquisition using a time-of-flight mass spectrometer (TOF-MS) under positive ion mode detection allows for the identification and quantification of DoA above recommended cut-off levels. An excellent resolution of drug isomers and isobars, including background interferences, are achieved when using MSI-CE-MS with an electrokinetic spacer between sample segments, where accurate mass/molecular formula together with the comigration of a matching deuterated internal standard and the detection of one or more bio-transformed metabolites facilitate DoA identification over a wider detection window. Additionally, urine samples can be analyzed directly without enzyme deconjugation for the rapid screening without complicated sample workup. MSI-CE-MS enables the surveillance of a broad spectrum of DoA that is required for the treatment monitoring of high-risk patients, including confirming prescribed drug adherence, revealing illicit drug use/substitution, and evaluating optimal dosage regimes as required for new advances in precision medicine.

Here we describe a high-throughput method for comprehensive drug surveillance that allows for the improved resolution and detection of large panels of drugs of abuse and their metabolites, with quality control based on multisegment injection-capillary electrophoresis-mass spectrometry.

Multisegment enjeksiyon-kılcal Elektroforez kütle spektrometresi kullanılarak yüksek üretilen iş ve kapsamlı uyuşturucu gözetim

New analytical methods are urgently needed to enable high-throughput, yet comprehensive drug screening, given an alarming opioid and prescription drug ...

Imaging Corrosion at the Metal-Paint Interface Using Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry

Corrosion developed at the paint and aluminum (Al) metal-paint interface of an aluminum alloy is analyzed using time-of-flight secondary ion mass spectrometry (ToF-SIMS), illustrating that SIMS is a suitable technique to study the chemical distribution at a metal-paint interface. The painted Al alloy coupons are immersed in a salt solution or exposed to air only. SIMS provides chemical mapping and 2D molecular imaging of the interface, allowing direct visualization of the morphology of the corrosion products formed at the metal-paint interface and mapping of the chemical after corrosion occurs. The experimental procedure of this method is presented to provide technical details to facilitate similar research and highlight pitfalls that may be encountered during such experiments.

Time-of-flight secondary ion mass spectrometry is applied to demonstrate the chemical mapping and corrosion morphology at the metal-paint interface of an aluminum alloy after being exposed to a salt solution compared with a specimen exposed to air.

Uçuş süresi Ikincil Iyon kütle spektrometresi kullanılarak metal-Paint arayüzünde görüntüleme korozyon

Corrosion developed at the paint and aluminum (Al) metal-paint interface of an aluminum alloy is analyzed using time-of-flight secondary ion mass ...

3D Depth Profile Reconstruction of Segregated Impurities Using Secondary Ion Mass Spectrometry

The presented protocol combines excellent detection limits (1 ppm to 1 ppb) using secondary ion mass spectrometry (SIMS) with reasonable spatial resolution (~1 &#181;m). Furthermore, it describes how to obtain realistic three-dimensional (3D) distributions of segregated impurities/dopants in solid state materials. Direct 3D depth profile reconstruction is often difficult to achieve due to SIMS-related measurement artifacts. Presented here is a method to identify and solve this challenge. Three major issues are discussed, including the i) nonuniformity of the detector being compensated by flat-field correction; ii) vacuum background contribution (parasitic oxygen counts from residual gases present in the analysis chamber) being estimated and subtracted; and iii)&#160;performance of all steps within a stable timespan of the primary ion source. Wet chemical etching is used to reveal the position and types of dislocation in a material, then the SIMS result is superimposed on images obtained via scanning electron microscopy (SEM). Thus, the position of agglomerated impurities can be related to the position of certain defects. The method is fast and does not require sophisticated sample preparation stage; however, it requires a high-quality, stable ion source, and the entire measurement must be performed quickly to avoid deterioration of the primary beam parameters.

The presented method describes how to identify and solve measurement artifacts related to secondary ion mass spectrometry as well as obtain realistic 3D distributions of impurities/dopants in solid state materials.

İkincil İyon Kütle Spektrometrisi Kullanılarak Ayrılmış Safsızlıkların 3D Derinlik Profili Rekonstrüksiyonu

The presented protocol combines excellent detection limits (1 ppm to 1 ppb) using secondary ion mass spectrometry (SIMS) with reasonable spatial ...

Characterizing RNA Modifications in Single Neurons Using Mass Spectrometry

Post-transcriptional modifications (PTMs) of RNA represent an understudied mechanism involved in the regulation of translation in the central nervous system (CNS). Recent evidence has linked specific neuronal RNA modifications to learning and memory paradigms. Unfortunately, conventional methods for the detection of these epitranscriptomic features are only capable of characterizing highly abundant RNA modifications in bulk tissues, precluding the assessment of unique PTM profiles that may exist for individual neurons within the activated behavioral circuits. In this protocol, an approach is described&#8212;single-neuron RNA modification analysis by mass spectrometry (SNRMA-MS)&#8212;to simultaneously detect and quantify numerous modified ribonucleosides in single neurons. The approach is validated using individual neurons of the marine mollusk, Aplysia californica, beginning with surgical isolation and enzymatic treatment of major CNS ganglia to expose neuron cell bodies, followed by manual single-neuron isolation using sharp needles and a micropipette. Next, mechanical and thermal treatment of the sample in a small volume of buffer is done to liberate RNA from an individual cell for subsequent RNA digestion. Modified nucleosides are then identified and quantified using an optimized liquid chromatography-mass spectrometry method. SNRMA-MS is employed to establish RNA modification patterns for single, identified neurons from A. californica that have known morphologies and functions. Examples of qualitative and quantitative SNRMA-MS are presented that highlight the heterogeneous distribution of RNA modifications across individual neurons in neuronal networks.

Post-transcriptional modifications of RNA represent an understudied layer of translation regulation that has recently been linked to central nervous system plasticity. Here, sample preparation and liquid chromatography-tandem mass spectrometry approach is described for simultaneous characterization of numerous RNA modifications in single neurons.

Kütle Spektrometrisi Kullanarak Tek Nöronlardaki RNA Modifikasyonlarını Karakterize Etme

Post-transcriptional modifications (PTMs) of RNA represent an understudied mechanism involved in the regulation of translation in the central nervous ...

Extraction of Non-Protein Amino Acids from Cyanobacteria for Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry Analysis

Non-protein amino acids (NPAAs) are a large class of amino acids (AAs) that are not genetically encoded for translation into proteins. The analysis of NPAAs can provide crucial information about cellular uptake and/or function, metabolic pathways, and potential toxicity. &#946;-methylamino-L-alanine (BMAA) is a neurotoxic NPAA produced by various algae species and is associated with an increased risk for neurodegenerative diseases, which has led to significant research interest. There are numerous ways to extract AAs for analysis, with liquid chromatography-tandem mass spectrometry being the most common, requiring protein precipitation followed by acid hydrolysis of the protein pellet. Studies on the presence of BMAA in algal species provide contradictory results, with the use of unvalidated sample preparation/extraction and analysis a primary cause. Like most NPAAs, protein precipitation in 10% aqueous TCA and hydrolysis with fuming HCl is the most appropriate form of extraction for BMAA and its isomers aminoethylglycine (AEG) and 2,4-diaminobutyric acid (2,4-DAB). The present protocol describes the steps in a validated NPAA extraction method commonly used in research and teaching laboratories.

The present protocol describes the extraction of non-protein amino acids from biological matrices via trichloroacetic acid (TCA) protein precipitation and acid hydrolysis before analysis using liquid chromatography-tandem mass spectrometry.

Sıvı Kromatografisi-Tandem Kütle Spektrometrisi Analizi için Siyanobakterilerden Protein Dışı Amino Asitlerin Ekstraksiyonu

Non-protein amino acids (NPAAs) are a large class of amino acids (AAs) that are not genetically encoded for translation into proteins. The analysis of ...