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            自由基誘導解離(OAD)技術加速非靶向脂質組學研究

            閱讀:591        發布時間:2024-6-12

            自由基誘導解離(OAD)技術加速非靶向脂質組學研究 

            自由基誘導解離(OAD)技術加速非靶向脂質組學研究 

             

            本文由東京農工大學教授、MS-DIAL*席專家Dr. Hiroshi Tsugawa,島津工程師Hidenori Takahashi,日本理化研究所Haruki Uchino,日本慶應義塾大學Omega-3脂質組學專家Dr. Makoto Arita共同合作完成。

            文章發表于COMMUNICATIONS CHEMISTRY | (2022)5:162 | https://doi.org/10.1038/s42004-022-00778-1|

             

            一、研究背景

            脂質是生物體的基本化合物,具有多種生理功能,如細胞膜的組成部分、信號傳遞介質、能量儲存和上皮屏障的形成。脂質的結構多樣性是由分子骨架、極性頭基團、酰鏈、雙鍵位置等不同組合產生的。而雙鍵(C = C)的位置是生物系統中的一個關鍵因素,但尚未被全面表征。

             

            自由基誘導解離(OAD)技術加速非靶向脂質組學研究 

             

            二、研究結果

            聯合研究小組使用一種結合自由基誘導解離技術(OAD)和計算質譜(CompMS)的方法,通過提高注釋率來解決C = C位置分辨的非靶向脂質組學問題。聯合研究小組首先分析了85種脂質標準品,驗證了脂質結構和OAD-MS/MS譜圖的關聯性。結果表明,OAD可以分析不同血脂類別(磷脂、鞘脂、甘油脂、脂肪酸酰基)和側鏈類型( O-酰基、N酰基、鞘脂堿骨架)內的C=C位置。

             

            研究團隊開發了MS-RIDD的軟件,以促進使用CID-MS/MS和OAD-MS/MS的融合數據開展非靶向脂質組學研究。

             

            該方法被應用于分析人類血漿和小鼠組織(肝臟、大腦、眼睛、皮膚、睪丸和糞便)的樣本,最后成功鑒定了648種脂質物種,這些獨特脂質達到C = C位置分辨水平。同時闡明了含有n-3和/或n-6超長鏈PUFAs(碳≥28,雙鍵≥4)的組織特異性脂質在小鼠的眼睛、睪丸和大腦中的獨特分布。

             

            圖示描述已自動生成 

            1脂質OAD解離機理概述。a. OAD解離機理b. PC 18:0/18:1(n-9)的OAD-MS/MS譜和碎片離子的推定亞結構。鍵的解離發生在三個位置(紅色、黃色和紫色),產物離子的m/z值由紅色、黃色和紫色表示。產物離子的理論m/z值隨化學結構描述,而實驗m/z值和相應的ppm質量精度在MS/MS譜折線圖中顯示。

             

            圖示描述已自動生成 

            2使用碰撞誘導解離(CID)和自由基誘導解離(OAD)綜合策略開展非靶向脂質組學研究。a. LC-CID-MS/MS和LC-OAD-MS/MS的并行數據采集,綜合數據處理方法包含數據預處理,包括峰提取,峰對齊,MS/MS譜圖匹配和標注。b. MS-RIDD是確定C = C位置的核心工具。

             

            主要算法過程包括四個步驟:(1) 基于脂質分子信息生成理論上可能的候選結構 (2) 根據解離規則計算參考的中性丟失表 (3) 驗證每個C = C位置必要的診斷離子 (4) 通過平方根變換值計算MS/MS譜相似度,優先考慮結構性候選離子的強度。

             

            三、研究結論

            津提供了一個用于深入研究脂質分子水平的強大工具——自由基誘導解離技術(OAD),這對于理解脂質在生物學系統中的作用至關重要。結合研究團隊開發的MS-RIDD軟件,實現了非靶向脂質組學數據的自動化注釋和智能化處理。通過以上技術方法提高了脂質結構注釋的準確率,并成功地鑒定了648種獨特的脂質,這些脂質包含24種由LIPIDMAPS定義的脂質亞類,并且具有C = C位置分辨水平。這項研究不僅提高了對脂質C = C位置異構體的表征能力,而且為疾病機制的探索、生物標志物的識別和疾病復雜病理學的闡明提供了新的技術手段

             

            自由基誘導解離(OAD)技術加速非靶向脂質組學研究 

            圖片包含 QR 代碼描述已自動生成 

             

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