Name: natural product discovery with lc-ms/ms diagnostic fragmentation filtering: application for microcystin analysis
Uploaded: 2019-05-31T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Natural Product Discovery with LC-MS/MS Diagnostic Fragmentation Filtering: Application for Microcystin Analysis at JoVE.com

Die Autoren danken Heather Roshon (Canadian Phycological Culture Centre, University of Waterloo für die Bereitstellung der Can-Obakteria-Kultur und Sawsan Abusharkh (Carleton University) für technische Hilfe.

1. Vorbereitung der nicht zielgerichteten Flüssigchromatographie (LC)-MS/MS Datensätze
Hinweis: Die DFF kann mit jedem hochauflösenden Massenspektrometer und Analysemethode durchgeführt werden, die für eine Zielklasse von Analyten optimiert sind. MC-optimierte LC-MS/MS-Bedingungen auf Orbitrap-Massenspektrometer sind in der Materiallisteaufgeführt.
<ol><li>
Download von MZmine 2 (http://mzmine.github.io/) Hinweis: Beispieldaten CPCC300.raw finden ...

<ol>
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Die DFF ist eine einfache und schnelle Strategie zur Erkennung ganzer Klassen von Verbindungen, die insbesondere für die Entdeckung von Naturprodukten relevant sind. Der wichtigste Aspekt der DFF ist die Festlegung der spezifischen MS-MS-Fragmentierungskriterien für die angestrebte Klasse von Verbindungen. In diesem repräsentativen Beispiel wurde DFF verwendet, um alle Adda-Reste zu erkennen, die MCs enthalten, die in einem M. Aeruginosa-Kellagerextrakt vorhanden sind. Obwohl die überwiegende Mehrheit der MC...

Die Tandem-Massenspektrometrie (MS/MS) ist eine weit verbreitete Massenspektrometrie-Methode, bei der ein Vorläuferion isoliert und durch die Anwendung von Aktivierungsenergie wie kollisionsbedingte Dissoziation (CID)1 eine Fragmentierung induziert wird. Die Art und Weise, wie ein Ionenfragmente eng mit seiner molekularen Struktur verbunden ist. Natürliche Produkte werden oft als Mischungen strukturell ähnlicher Verbindungen und nicht als eine einzige einzigartige Chemikalie2biosynthetisiert. Als solche teilen strukturell verwandte Verbindungen, die zur gleichen biosynthetischen Klasse gehören, oft wichtige MS/MS-Fragmentierungsmerkmale, einschließlich gemeinsamer Produktzionen und/oder neutraler Verluste. Die Fähigkeit, komplexe Proben auf Verbindungen zu untersuchen, die klassenspezifische Produkt-Ionen and/oder neutrale Verlustebesitzen, ist eine leistungsfähige Strategie, um ganze Klassen von Verbindungen zu erkennen, was möglicherweise zur Entdeckung neuer natürlicher Produkte führt 3, 4 , 5 , 6. Massenspektrometrie-Methoden wie das neutrale Verlustscannen und das Vorläuferkonten von Ionen, die auf Instrumenten mit niedriger Auflösung durchgeführt werden, lassen seit Jahrzehnten Ionen mit den gleichen neutralen Verlust-oder Produktzonen erkennen. Die spezifischen Ionen oder Übergänge mussten jedoch vor der Durchführung der Experimente definiert werden. Da hochauflösende Massenspektrometer in Forschungslabors immer beliebter geworden sind, werden komplexe Proben heute häufig mit nicht zielgerichteten, datenabhängigen Akquisitionsmethoden (DDA) untersucht. Im Gegensatz zum traditionellen neutralen Verlust-und Vorläuferkonten lassen sich durch die Nachbeschaffungsanalyse 7 strukturbezogene Verbindungenidentifizieren. In dieser Arbeit zeigen wir eine Strategie, die wir als diagnostische Fragmentierungsfilterung (DFF) 5, 6 entwickelthaben, einen geradlinigen und benutzerfreundlichen Ansatz, um ganze Verbindungen in komplexen Matrizen zu erkennen. Dieses DFF-Modul wurde in der Open-Source-Plattform MZmine 2 implementiert und ist über den Download von MZmine 2.38 oder neueren Versionen verfügbar. DFF ermöglicht es Nutzern, DDA-Datensätze für MS/MS-Spektren, die Produkt-Ionen (s) and/oder neutrale Verluste (es) enthalten, die für ganze Klassen von Verbindungen diagnostiziert sind, effizient zu durchsuchen. Eine Begrenzung der DFF sind charakteristische Produktideonen und/oder neutrale Verluste für eine Klasse von Verbindungen muss vom Analytiker definiert werden.
Zum Beispiel, jedes der mehr als 60 verschiedenen Fumonisin Mykotoxineidentifiziert 8,9besitzen eine trikarballylische Seitenkette,die ein m/157.0142 (C6H 5 O5-) Produkt-Ion erzeugt auf Fragmentierung der [M-H]-Ion 4. Daher können alle vermeintlichen Fumonisine einer Probe mit DFF durch das Screening aller MS/MS-Spektren in einem DDA-Datensatz, die das markante m/157.0142-Produkt enthalten, erkannt werden. In ähnlicher Weise können sulvated Verbindungen durch das Screening von DDA-Datensätzen auf MS/MS-Spektren, die einen diagnoseinen-neutralen Verlust von 79.9574 Da (SO3)3enthalten, nachgewiesen werden. Dieser Ansatz wurde auch erfolgreich angewendet, um neue zyklische Peptide 5 und Naturprodukte zu entdecken, die Tryptophan oder Phenylalanin-Rückstände6 enthalten.
Um die Wirksamkeit der DFF und ihre Benutzerfreundlichkeit innerhalb der MZmine-Plattform10zu demonstrieren, haben wir diesen Ansatz bei der Analyse von Mikrozystinen (MCs) angewandt; Eine Klasse von über 240 strukturell verwandten Giftstoffen, die von Süßwassercyanobakterien11,12,13produziert werden.
Die am häufigsten gemeldeten Cyanotoxine sind MCs, wobei die MC-LR (Leucine [L]/Arginin [R]) kongener am häufigsten untersucht wird (Abbildung1). Die MCs sind monozyklische nicht-ribosomale Heptapeptide, biosynthetisiert durch mehrere Cyanobakterien-Gattungen , darunter Microcystis, Anabaena, Nostoc und Planktothrix12,13. Die MCs bestehen aus fünf gemeinsamen Rückständen und zwei variablen Positionen, die mit L-Aminosäuren belegtwerden. Fast alle MCs besitzen eine charakteristische β-Aminosäure 3amino-9-Methoxy-2, 6, 8-Trimethyl-10-Phenyldezen-4,6-Dieno-Säure (Adda) Rückstände an Position 511.  Die MS/MS-Fragmentierungswege der MCs sindgut beschrieben 14,15; Die Adda-Reste sind verantwortlich für das prominente MS- /MS-Produkt Ion, m/135.0803+ (C 9 H 11 O+)sowie andere Produktzionen wie m/163.1114 + (C11H 15) . O+) (Abbildung 2). Mit diesen diagnostischen Ionen können nicht zielgerichtete DDA-Datensätze von Microcystis aeruginosa-Kellinextrakten für alle vorhandenen Mikrocystine untersucht werden, sofern die Mikrozystine eine Adda-Rückstände aufweisen.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Cyanobacteria</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microcystis aeruginosaCPCC300</td>
			<td>CANADIAN PHYCOLOGICAL CULTURE CENTRE</td>
			<td>CPCC300</td>
			<td>https://uwaterloo.ca/canadian-phycological-culture-centre/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Proteowizard (software)</td>
			<td></td>
			<td>software</td>
			<td>http://proteowizard.sourceforge.net/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mzmine 2</td>
			<td></td>
			<td>software</td>
			<td>http://mzmine.github.io/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC-MS</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Q-Exactive Orbitrap</td>
			<td>Thermo</td>
			<td>-</td>
			<td>Equipped with HESI ionization source</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1290 UHPLC</td>
			<td>Agilent</td>
			<td></td>
			<td>Equipped with binary pump, autosampler, column compartment</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>C18 column</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>959757-902</td>
			<td>Eclipse Plus C18 RRHD column (2.1 &#215; 100 mm, 1.8 &#956;m)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Solvents</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optima LC-MS grade Methanol</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>A456-4</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OptimaLC-MS grade Acetonitrile</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>A955-4</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OptimaLC-MS grade Water</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>W6-4</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC-MS grade Formic Acid</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>A11710X1-AMP</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vortex-Genie 2</td>
			<td>Scientific Industries</td>
			<td>SI-0236</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Centrifuge Sorvall Micro 21</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>75-772-436</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Other</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Amber HPLC vials 2 mL/caps</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>5182-0716/5182-0717</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>0.2-&#956;m PTFE syringe filters</td>
			<td>Pall Corp.</td>
			<td>4521</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Whatman 47mm GF/A glass microfiber filters</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>WHA1820047</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Media</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MA media (pH 8.6) ( quantity / L)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Watanabe, M. F. &#38; Oishi, S. Effects of environmental factors on toxicity of a cyanobacterium (Microcystis aeruginosa) under culture conditions. Applied and Environmental microbiology. 49 (5), 1342-1344 (1985).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ca(NO3)&#183;4H2O, 50 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>C2786</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>KNO3, 100 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>P8291</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NaNO3, 50 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>S5022</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Na2SO4, 40 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>S5640</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MgCl2&#183;6H20, 50 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>M2393</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sodium glycerophosphate, 100 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>G9422</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>H3BO3, 20 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>B6768</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bicine, 500 mg</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>RES1151B-B7</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>P(IV) metal solution, 5 mL</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bring the following to 1 L with ddH2O</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NaEDTA&#183;2HO</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>E6635</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FeCl3 &#183;6H2O</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>236489</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MnCl2&#183;4H2O</td>
			<td>Baker</td>
			<td>2540</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ZnCl2</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>Z0152</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CoCl2&#183;6H2O</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>C8661</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Na2MoO4&#183;2H2O</td>
			<td>Baker</td>
			<td>3764</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cyanobacteria BG-11 50X Freshwater Solution</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>C3061-500mL</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

natural product discovery with lc-ms/ms diagnostic fragmentation filtering: application for microcystin analysis

Natürliche Produkte werden oft als Mischungen strukturell ähnlicher Verbindungen und nicht als eine einzige Verbindung biosynthetisiert. Aufgrund ihrer gemeinsamen Strukturmerkmale durchlaufen viele Verbindungen innerhalb der gleichen Klasse eine ähnliche MS/MS-Fragmentierung und haben mehrere identische Produktideonen und/oder neutrale Verluste. Der Zweck der diagnostischen Fragmentierungsfilterung (DFF) ist es, alle Verbindungen einer bestimmten Klasse in einem komplexen Extrakt effizient zu erkennen, indem nicht gezielte LC-MS/MS-Datensätze für MS/MS-Spektren geprüft werden, die klassenspezifische Produktzionen und/oder neutrale Verluste enthalten. Diese Methode basiert auf einem DFF-Modul, das innerhalb der Open-Source-MZmine-Plattform implementiert wird und Probenextrakte durch datenabhängige Erfassung eines hochauflösenden Massenspektrometers wie Quadrupole Orbitrap oder Quadrupole Flugmasse analysiert. Analysatoren. Die Haupteinschränkung dieses Ansatzes ist, dass der Analyst zunächst definieren muss, welche Produktzionen and/oder neutrale Verluste spezifisch für die angestrebte Klasse von Naturprodukten sind. Die DFF ermöglicht die anschließende Entdeckung aller verwandten Naturprodukte innerhalb einer komplexen Probe, einschließlich neuer Verbindungen. In dieser Arbeit zeigen wir die Wirksamkeit der DFF, indem wir Extrakte von Microcystis aeruginosa, einer prominenten schädlichen Algenblüte, die Cyanobakterien verursacht, für die Herstellung von Mikrozystinen untersuchen.

Das DFF-Grundstück, das nach der Analyse von M. aeruginoosa CPCC300 erstellt wurde, wird in Abbildung4 gezeigt. Die x-Achse dieses Diagramms ist das m/z der Vorläufer-Ionen, die die definiertenDFF-Kriterien erfüllt haben, während die y--Achse den m/z aller Produktzionen innerhalb der MCs MS/MS-Spektren zeigt. Für diese Analyse wurden Vorläufer-Ionen im m/Bereich von 440-1200, Aufbewahrungszeiten zwischen 2,...

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Natural Product Discovery with LC-MS/MS Diagnostic Fragmentation Filtering: Application for Microcystin Analysis

Die in MZmine implementierte Diagnostik-Fragmentierungsfilterung ist ein eleganter, nach der Übernahme eingesetzter Ansatz, um LC-MS/MS-Datensätze für ganze Klassen bekannter und unbekannter Naturprodukte zu überprüfen. Dieses Tool sucht MS/MS-Spektren nach Produkt-Ionen und/oder neutralen Verlusten, die der Analyst als diagnostisch für die gesamte Klasse von Verbindungen definiert hat.

Natürliche Produktentdeckung mit LC-MS/MS Diagnostic Fragmentierungs-Filterung: Anwendung für die Mikrocystist-Analyse

Natural products are often biosynthesized as mixtures of structurally similar compounds, rather than a single compound. Due to their common structural ...

Natürliche Produkte werden oft als eine Klasse von Verbindungen biosynthetisiert, und nicht als ein einziges Produkt. Die diagnostische Fragmentierungsfilterung ist ein einfacher Ansatz, um alle strukturell verwandten Verbindungen in einem komplexen Gemisch zu erkennen. Die diagnosediagnostische Fragmentierungsfilterung, die in der MZmine-Software implementiert ist, ermöglicht es dem Analytiker, Massenspektrometrie-Datensätze für neue natürliche Produkte zu untersuchen, die andernfalls fehlen würden.Dazu gehören neue Bioprodukte, aber auch neue Giftstoffe. Die diagnostische Fragmentierungsfilterung, die auf Toxinklassen angewendet wird, die Lebensmittel und Wasser kontaminieren, kann die Expositionsbewertungen informieren. Wenn es auf mikrobielle und Pflanzliche Extrakte angewendet wird, kann es zur Entdeckung neuer Verbindungen führen.Die Verwendung der diagnostischen Fragmentierungsfilterung erfordert ein Verständnis der wichtigsten Tandem-Massenspektrometrie-Features, die eine chemische Klasse definieren. Dies bedeutet, dass strukturell ähnliche Verbindungen charakteristische Ionen erzeugen. Mein Name ist Shawn Hoogstra.Ich bin Forschungstechniker und Softwareentwickler in unserem Zentrum und werde das Verfahren demonstrieren. Um eine Probe für die Mikrocystin-Analyse vorzubereiten, impfen 30 Milliliter steriler Cyanobakterien-Wachstumsmedium auf etwa fünfmal-10-zu-die-fünfte Zelle pro Milliliter, unter aseptischen Bedingungen, in 250-Milliliter-Erlenmeyerkolben, überwachung der Zelldichte mit einem Hämozytometer. Nach 26 Tagen photoautotropher Kultur, beleuchtet mit kühlem weißen Fluoreszenzlicht mit einem 12-stündigen Hell-Dunkel-Regime bei 27 Grad Celsius, mit Wirbeln einmal täglich, verwenden Sie GF/C-Glas-Mikrofaserfilterpapiere mit 47 MilliliterDurchmesser, um die Zellen durch Vakuumfiltration vom Kulturmedium zu trennen.Fügen Sie den geernteten Zellen in 14-Milliliter-Reagenzgläsern drei Milliliter 80% Methanol hinzu und wirbeln Sie jede Tube 30 Sekunden lang an. Nach der Beschallung lysieren Sie die Proben mit drei aufeinanderfolgenden einstündigen, minus 20 Grad Celsius Gefrierzyklen und 15 Minuten Raumtemperatur-Tauzyklen, und filtern Sie jeden resultierenden Cyanobakterien-Zellextrakt durch einzelne 0,22-Mikrometer-Polytetrafluorethylen-Spritzenfilter. Mit einem sanften Strom von Stickstoffgas trocknen Sie die Extrakte mit einem Verdampfer bei 30 Grad Celsius und lagern Sie die Extrakte trocken bei minus 20 Grad Celsius.Für die Analyse der Flüssigchromatographie der Tandem-Massenspektrometrie den zu analysierenden getrockneten Rückstand mit 500 Mikroliter 90%Methanol rekonstituieren und die Proben 30 Sekunden lang wirbeln. Transfer in eine bernsteinfarbene Hochdruck-Flüssigkeitschromatographie-Durchstechflasche. Analysieren Sie dann den Cyanobakterienextrakt mit einer datenabhängigen Erfassungsmethode auf einem hochauflösenden Massenspektrometer nach Standardprotokollen.Die meisten Mikrozystoine enthalten einen ATA-Rückstand, der zwei diagnostische Produktionen in der Tandem-Massenspektrometrie produziert, M bis Z 135.0803 und 163.1114. Öffnen Sie für die nicht zielgerichtete Flüssigchromatographie die Vorbereitung von Tandem-Massenspektrometrie-Datensätzen, öffnen Sie MZmine 2, und wählen Sie Rohdatenimport"unter Dropdown-Menü "Rohdatenmethoden". Wählen Sie dann die Datendateien aus der Mikrocystinanalyse aus, und wählen Sie den Peak-Picking-Filter aus, um einen vom Hersteller bereitgestellten Zentroidierungsalgorithmus anzuwenden.Für die Diagnosefragmentierungsfilterung (DFF) der importierten datenabhängigen Erfassungsdateien verwenden Sie den Cursor, um die Datendateien hervorzuheben, und öffnen Sie das Dropdown-Menü Visualisierung, um die DFF-Option auszuwählen. Geben Sie in der angezeigten DFF-Dialogbox den Bereich der Retentionszeiten und Minuten ein, in denen die Zielklasse von Analyten ausfällt, und finden Sie den Massen-Zu-Ladungs-Verhältnisbereich der Zielklasse von Analyten, einschließlich der Möglichkeit für mehrere geladene Verbindungen, falls angemessen. Geben Sie die erreichbare Tandem-Massenspektrometrie-Massengenauigkeit des Massenspektrometrie-Instruments ein und geben Sie die klassenspezifischen Produktionen des Massen-Zu-Lade-Verhältnisses ein.Geben Sie die klassenspezifischen neutralen Verluste ein, und definieren Sie die Mindestintensität für diagnostische Produktionen und/oder neutrale Verluste, die als Prozentsatz des Basisspitzen der Tandemmassenspektrometriespektren zu betrachten sind. Wählen Sie dann einen Pfad und Dateinamen aus, um die Ergebnisse auszugeben, und klicken Sie auf OK", um den DFF zu starten. Nach erfolgreichem Abschluss der Einrichtung wird ein DFF-Plot angezeigt.Der Analytiker muss Tandemmassenspektren bekannter Verbindungen innerhalb einer zusammengesetzten Klasse interpretieren, um die Produktionen und/oder neutralen Verluste zu identifizieren, die für die gesamte Klasse von Verbindungen diagnostisch sind. Dieses DFF-Diagramm wurde nach der Analyse von M.aeruginosa CPCC 300 erstellt. Die x-Achse stellt dieses Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis der Vorläuferionen dar, die die definierten DFF-Kriterien erfüllten, während die y-Achse das Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis aller Produktionen innerhalb der Tandem-Massenspektrometriespektren der Mikrozysine anzeigt.Für diese Analyse umfassten die Kriterien für den Mikrocystin-Nachweis Vorläuferionen im Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis von 400 bis 1, 200 und Retentionszeiten zwischen zwei und sechs Minuten. Am wichtigsten ist, dass diese Tandem-Massenspektrometriespektren beide Massen-Zu-Ladungs-Verhältnisse über dem definierten Schwellenwert von 15 % der Basisspitzenintensität enthielten. Von den 4, 116 Tandem-Massenspektrometriespektren, die während der Analyse erworben wurden, erfüllten 26 die DFF-Kriterien und wurden im M.aeruginosa CPCC 300-Extrakt nachgewiesen.Die wichtigsten nachgewiesenen Mikrozystonien konnten mit Zuversicht als Mikrocystin-Leucin-Arginin und demethylierte Aspartinsäure-Mikrocystin-Arginin-Arginin zugeordnet werden. Da neue Verbindungen mittels diagnostischer Fragmentierungsfilterung entdeckt werden, können die Organismen in großem Maßstab zur Isolierung und Charakterisierung der Verbindungen durch NMR angebaut werden. Bei Anwendung auf Mikrozystonermöglicht es uns, anhand der diagnostischen Fragmentierungsfilterung zu bestimmen, ob herkömmliche gezielte Screening-Methoden die wichtigsten Toxine in einer Probe erkennen.

Research

JoVE Journal

Chemistry

NMR Spectroscopy as a Robust Tool for the Rapid Evaluation of the Lipid Profile of Fish Oil Supplements

NMR-Spektroskopie als robustes Werkzeug für die schnelle Bewertung des Lipidprofil von Fischöl

The western diet is poor in n-3 fatty acids, therefore the consumption of fish oil supplements is recommended to increase the intake of these essential ...

Forschung

Chemie

Integration of Miniaturized Solid Phase Extraction and LC-MS/MS Detection of 3-Nitrotyrosine in Human Urine for Clinical Applications

Integration von miniaturisierter Festphasenextraktion und LC-MS / MS-Nachweis von 3-Nitrotyrosin im menschlichen Urin für klinische Anwendungen

Free 3-nitrotyrosine (3-NT) has been extensively used as a possible biomarker for oxidative stress. Increased levels of 3-NT have been reported in a wide ...

Minimum Burning Pressures of Water-based Emulsion Explosives

Mindestens brennen Druck wässrige Emulsion Sprengstoff

This manuscript describes a protocol to measure the minimum pressure required for sustained burning of water-based emulsion explosives. Pumping ...

Breath Collection from Children for Disease Biomarker Discovery

Atem-Sammlung von Kindern für Krankheit Entdeckung von Biomarkern

Breath collection and analysis can be used to discover volatile biomarkers in a number of infectious and non-infectious diseases, such as malaria, ...

A Two-Step Pyrolysis-Gas Chromatography Method with Mass Spectrometric Detection for Identification of Tattoo Ink Ingredients and Counterfeit Products

Eine zweistufte Pyrolysis-Gas-Chromatographie-Methode mit Massenspektrometrische Erkennung zur Identifizierung von Tattoo-Ink-Inhaltsstoffen und gefälschten Produkten

Tattoo inks are complex mixtures of ingredients. Each of them possesses different chemical properties which have to be addressed upon chemical analysis. ...

Application of Voltage in Dynamic Light Scattering Particle Size Analysis

Anwendung von Spannung in der dynamischen Lichtstreuung Partikelgrößenanalyse

Dynamic light scattering (DLS) is a common method for characterizing the size distribution of polymers, proteins, and other nano- and microparticles. ...

Synthesis of Aptamer-PEI-g-PEG Modified Gold Nanoparticles Loaded with Doxorubicin for Targeted Drug Delivery

Synthese von Aptamer-PEI-g-PEG Modifizierte Gold-Nanopartikel, die mit Doxorubicin für die gezielte Arzneimittelabgabe geladen werden

Due to drug resistance and toxicity in healthy cells, use of doxorubicin (DOX) has been limited in clinical cancer therapy. This protocol describes the ...

Atomic Force Microscopy Combined with Infrared Spectroscopy as a Tool to Probe Single Bacterium Chemistry

Rasterkraftmikroskopie kombiniert mit Infrarotspektroskopie als Werkzeug zur Untersuchung der Chemie einzelner Bakterien

Atomic Force Microscopy-Infrared Spectroscopy (AFM-IR) is a novel combinatory technique, enabling simultaneous characterization of physical properties and ...

Nanoparticle Tracking Analysis of Gold Nanoparticles in Aqueous Media through an Inter-Laboratory Comparison

Nanopartikel-Tracking-Analyse von Gold-Nanopartikeln in wässrigen Medien durch einen interlaborativen Vergleich

In the field of nanotechnology, analytical characterization plays a vital role in understanding the behavior and toxicity of nanomaterials (NMs). ...

Preparation of Nanoparticles for ToF-SIMS and XPS Analysis

Präparation von Nanopartikeln für die ToF-SIMS- und XPS-Analyse

Nanoparticles have gained increasing attention in recent years due to their potential and application in different fields including medicine, cosmetics, ...