普拉格雷代谢物

细胞内代谢物之间是否正在发生相互转化，是细胞代谢活动最重要的动态特征之一，但其检测方法一般极为繁琐。针对这一瓶颈，青岛能源所单细胞中心提出了名为“拉曼组内关联分析”(Intra-Ramanome Correlation Analysis IRCA)的理论框架与算法，并示范了细胞工厂功能测试等方面的应用。在无需标记或破坏细胞的前提下，IRCA仅仅基于一个拉曼组数据点(即一个样品的一个状态)，利用其中不同单细胞拉曼光谱的差异，就能推测该状态下的代谢物相互转化网络。相关工作于8月31日发表于《mBio》。图 拉曼组内关联分析(IRCA)仅需一个细胞群体的一个状态，即可预测其代谢物转化网络　　代谢物相互转化网络的构建，传统上基于质谱或色谱等代谢组学方法。它们通常必须破坏细胞，每次分析需要大量的细胞，而且要求基于一系列不同代谢状态的实验样品进行关联比较，这导致整个过程非常繁琐与耗时。针对这一瓶颈问题，单细胞中心提出了基于“拉曼组”(ramanome)的原创解决方案。拉曼组，是一个细胞群体在特定状态下单细胞拉曼光谱的集合。这些单细胞，尽管遗传背景与环境条件等均一致，其代谢状态却可各不相同，导致其拉曼光谱之间具有细微但显著的差异。一个“遗传同质性”样品中细胞间具有“代谢异质性”，是生命体系最本质的特性之一。　　利用该本质特性，单细胞中心何曰辉博士带领的研究小组提出了命名为“拉曼组内关联分析”(Intra-Ramanome Correlation Analysis IRCA)的思路。首先，一张单细胞拉曼光谱中数百乃至数千的拉曼谱峰中，每个谱峰(或其组合)可潜在代表一个代谢表型，如一类化合物的种类与含量。其次，把每个细胞作为一个独立的生物学重复，在不同细胞之间，将同一位置的谱峰与其它任一谱峰进行两两关联分析，如果发现呈现“负关联”的峰-峰组合，即意味着其对应的两类化合物之间存在相互转化的关系。最后，将该分析拓展到单细胞拉曼光谱中所有可能的峰-峰组合，则能建立一个该状态下之胞内化合物相互转化(或代谢表型相互关联)的“网络”。　　该研究小组以各种光合微藻为模式，通过一系列系统性的生物化学与遗传学实验，验证了IRCA预测结果的准确性和可靠性。这些实验证明，仅仅需要一个样品(即一个拉曼组数据点)中的数十个细胞，通过IRCA算法，就能够揭示该特定条件与时间下，细胞中蛋白、多糖、油脂、色素、核酸等各种储碳物质的相互转化规律。这些规律的快速探测，对于光合固碳细胞工厂的筛选与表征至关重要。　　最后，研究人员还通过IRCA，构建了微藻、酵母、大肠杆菌等物种在多种状态下的代谢物转化网络，验证了该方法的广谱适用性，并证明这种名为IRCN(Intra-Ramanome Correlation Network)的网络有望成为一种极为灵敏、信息量丰富的代谢表型组学数据类型，来定义、表征乃至监测任何细胞体系的代谢功能。　　相对于质谱、色谱等分析手段，IRCA具有超灵敏、快速、高通量、低成本(无需试剂耗材)等核心优势，因此IRCA将在合成生物学、精准医学、生态监控、生物制造等广阔领域开辟一系列全新的应用。同时，基于拉曼组概念和单细胞拉曼分选等核心器件的创新，单细胞中心发明和产业化了临床单细胞拉曼药敏快检仪CAST-R、单细胞拉曼分选-测序文库耦合系统RACS-Seq、高通量流式拉曼分选仪FlowRACS等。IRCA将通过这些原创国产的单细胞科学仪器，服务于广大的科学与产业用户。　　该工作由单细胞中心徐健研究员主持完成，获得了国家自然科学基金、中国科学院先导专项、山东省自然科学基金、中国博士后科学基金的支持。　　原文链接：https://journals.asm.org/doi/10.1128/mBio.01470-21　　Yuehui He, Shi Huang, Peng Zhang, Yuetong Ji, Jian Xu. Intra-Ramanome Correlation Analysis unveils metabolite conversion network from an isogenic population of cells. mBio 2021, 12(4): e01470-21.

大家好，本周为大家分享一篇发表在Anal. Chem.上的文章：Comprehensive Metabolomic Analysis of Human Heart Tissue Enabled by Parallel Metabolite Extraction and High-Resolution Mass Spectrometry[1]，文章的通讯作者是威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授。　　心脏收缩需要持续的能量供应。作为一种“代谢杂食动物”，心脏利用多种代谢底物，如脂肪酸、碳水化合物、脂质和氨基酸等，来满足其高能量需求。然而，由于代谢物在极性尺度上具有广泛的覆盖范围，这使得它的提取和检测变得困难。因此，迫切需要对心脏的代谢产物进行全面的组学分析。本研究结合了平行代谢物提取和互补高分辨质谱检测的方法，对人类心脏进行了系统性代谢学分析。作者首先用六种提取方法获得了健康供体心脏组织的代谢物，包括三种单相提取，两次双相提取和一次三相提取，可以充分覆盖不同极性范围的代谢物。其中，单相的提取溶剂分别是100% 甲醇、80% MeOH 和乙腈/异丙醇/水(3:3:2)，双相使用了Matyash和Bligh & Dyer法去萃取极性和非极性相，而三相则是进一步将非极性相分离成极性和中性脂质相，极性物质依然保留在水相中。紧接着，作者使用了两种互补的质谱平台进行代谢物检测：超高分辨傅里叶变换离子回旋共振质谱的直接进样(DI-FTICR)和高分辨率液相色谱四极杆飞行时间串联质谱(LC-Q-TOF-MS/MS)。总的实验流程如图1所示。这里总共鉴定到了1340种心脏代谢物，它们具有广泛的极性范围。本工作强调了平行提取和互补质谱检测技术在人类心脏代谢组研究中的重要性，其可作为帮助选择适当的提取和MS方法以研究特定类别代谢物的指南。　　　　图1. 平行代谢物提取和高分辨率质谱检测的实验流程图。　　为了捕获不同极性的代谢物，作者使用了六种提取方法获得了心脏组织的代谢物。单相法具有操作简便和通量较高的特点，但提取效率仍待提高。相对于单相法，多相提取可以覆盖更广泛极性范围的代谢物，但也需要注意一些代谢物可能在多相中分布，这会给检测和定量带来困难。比如，脂肪酰基链较短的酰基肉碱主要在极性相中存在，而较长链(C10)的酰基肉碱主要在非极性相中存在。DI-FTICR评估了六种提取方法的重现性，结果发现乙腈/异丙醇/水(3:3:2)在单相法中的重现性最好，两种双相法的重现性类似，但低相的Pearson相关性较低，说明了代谢物在跨相运动中有一定潜在困难。研究也发现不同提取方法均具有各自的提取特征，尤其在三相法中可以观察到更多的特征，它在极性相、极性脂质相和非极性脂质相中分别观察到了2275、541 和 443 个独特的SmartFormula注释。图2展示了六种方法通过DI-FTICR得到的代谢物SmartFormula注释，其中最大的三个交叉区域分别是六种方法共享、三相法特有和乙腈/异丙醇/水(3:3:2)特有的，分别有1287个、1010和703个，且发现多相提取的重叠度会更高。虽然在三相提取中可以获得更多的代谢特征，但该方法的重现性也最低。故对于发现代谢组学实验，Matyash提取法会更具优势，因为它可以鉴定到较多的已知代谢物，且重现性会更好。图2. 六种提取方法间代谢物SmartFormula注释的重叠情况(DI-FTICR)。　　借助DI-FTICR平台，总共鉴定到9644个代谢特征，其中可以7156和1107个可以分配到SmartFormula注释和准确质量数。DI-FTICR在代谢物检测和鉴定方面具有强大优势，它可以给出准确的同位素分布，如图3B~3D所示。但需要注意的是，由于缺乏前端色谱分离，DI-FTICR对于异构体的分离检测能力有限，以及缺乏高通量的MS/MS分析。因此，作者利用LC-Q-TOF-MS/MS补齐了DI-FTICR检测平台的缺点。在LC-Q-TOF-MS/MS分析中，总共鉴定到21428个代谢特征，其中285个可通过比对二级谱图数据库来匹配确定。图4是鉴定到的代谢物和脂质。尽管与图3B~3C的酰基链组成相同，但在图4B~4C中可以通过观察酰基链的碎裂谱图得到脂质的酰基链信息。这说明LC-Q-TOF-MS/MS平台在获取更详细的酰基链信息方面的优势，但对于双键定位以及 sn1 和 sn2 定位等信息，还需要额外的实验去确定(如：衍生化和离子淌度)。此外，仪器参数设置也会影响到二级匹配评分。总的来说，相对单一的质谱检测平台，使用DI-FTICR MS和LC-Q-TOF-MS/MS平台可以增加心脏代谢组的覆盖范围。图3.使用LC-Q-TOF-MS/MS鉴定代谢物。(A)代表性的MS 谱图(100% MeOH)，标注了SmartFormula注释和准确质量数，叠加实验质谱图(黑色)与理论质谱图(红色)以比较同位素分布 (C~D)FAHFA(40:5)、DG(32:0)和N-palmitoyl glutamic acid。图4.使用LC-Q-TOF-MS/MS鉴定代谢物，比较实验串联质谱图(黑色)与数据库质谱图(红色)。(A~D)N-acetyl-β-glucosaminylamine、DG(16:0_16:0)、FAHFA(18:1_22:4)和TG(18:1_18:1_18:2)。　　使用多种提取和检测方法，本研究总共鉴定到了1340种心脏代谢物。每种提取方法都贡献了唯一检测到的代谢物。相较于提取效果最好的单一方法，平行提取可以检测到额外的350种代谢物。单相法可以鉴定到更多与二级谱图相匹配的代谢物，而多相法可以得到更多具有准确质量数的代谢物(图5A)。如图5B所示，三相法富集到的代谢物种类最多，包含甘油磷酸乙醇胺(PE)、脂肪酸和偶联物、三酰基甘油、脂肪酸酯和其他代谢物。此外，Matyash法可以鉴定到更多的氨基酸、甘油磷酸甘油和甘油磷酸丝氨酸，B&D法可以鉴定到更多的甘油磷酸胆碱(PC)、和磷磷脂，而100% MeOH鉴定最多的则是甘油磷酸盐。图5.已鉴定的人类心脏代谢物汇总。(A)各种提取方法中的准确质量注释、MS/MS注释和唯一检测到的代谢物 (B)各种提取方法中前10的代谢物种类。　　最后，作者进一步表征了所有代谢物的化合物分类和通路富集，如图6所示。实验观察到很多代谢物归属于脂质和类脂分子，其中主要是PC、PE和脂肪酸，而非脂质化合物主要是有机酸及其衍生物(图6A)。通路分析也检测到了与心脏代谢过程相关的重要通路，包括嘌呤代谢和甘油磷脂代谢，如图6B所示。这里以嘌呤代谢(与多种心脏病变相关)为例，展示了平行提取在提高代谢物覆盖率方面的优势。在嘌呤代谢过程中，只有IDP仅在单一提取方法中观察到，而许多代谢物均在所有六种提取方法中都被检测到(图6C)。值得注意的是，B&D提取法在该过程中观察到了最多的代谢物，而100% MeOH富集的最少。上述结果为选择适当的用于分析人类心脏代谢物的提取方法提供了重要见解。图6.已鉴定的人类心脏代谢物的化合物分类和通路富集。(A)化合物分类 (B)所有已鉴定代谢物的通路分析汇总，每个圆圈的颜色和大小分别基于p值和通路影响值(红色表示影响大，黄色则相反) (C)嘌呤代谢过程，颜色表示鉴定代谢物的提取方法。　　总的来说，本研究利用六种平行代谢物提取的方法和两种基于质谱检测平台，对人类心脏进行了全面的代谢组学分析，总共鉴定到1340种心脏代谢物，这代表了迄今为止对人类心脏代谢组学的最深度覆盖。研究发现三相法最适合脂质的提取，它获得的极性代谢物的数量与Matyash法相似，但其实验重现性也最低。因此，提取方法的选择应当取决于感兴趣的待分析物。但对于非靶向研究，作者建议使用Matyash提取法，以实现代谢组覆盖率和重现性的最佳平衡。尽管本研究目前还存在一定的局限性，比如，平行提取样品量较大和分析时间较长，但其为选择适当的提取和质谱检测平台去分析不同类型的心脏代谢物提供了宝贵经验，有助于人类心脏代谢组学的全面分析。　　撰稿：陈昌明编辑：李惠琳文章引用：Comprehensive Metabolomic Analysis of Human Heart Tissue Enabled by Parallel Metabolite Extraction and High-Resolution Mass Spectrometry

一．实验目的本文使用天津博纳艾杰尔科技有限公司的Cleanert PEP-2固相萃取柱、Venusil MP C18色谱柱和AB SCIEX公司的API 4000+质谱仪，遵照中华人民共和国国家标准《猪肉、牛肉、鸡肉、猪肝和水产品中硝基呋喃类代谢物残留量的测定（GB/T 20752-2006）》提供的方法，检测猪肉中的4种硝基呋喃类代谢物残留。 二．实验方法2.1.样品信息2.2.样品提取称取猪肉样品2g(精确到0.01g)，置于50m棕色离心管中，加入15ml甲醇-水混合溶液(v:v=2：1)，均质1min，8000r/min离心5min 吸取上清液倒掉，残渣中加入2ppb的硝基呋喃类代谢物混合标准品各1ml，混合均匀。2.3.水解和衍生(注意避光)向棕色离心管中加入20ml 0.2mol/l的盐酸溶液，涡旋1min使之混合均匀，之后加入0.3ml浓度为0.05mol/L的2-硝基苯甲醛，混匀，于37℃温水中避光衍生16小时。2.4.净化处理将衍生后的样品冷却至室温，加入5ml 0.1mol/l的磷酸氢二钾，并用1 mol/l的氢氧化钠溶液调PH约为7.4，混合均匀。之后用8000r/min离心10min,以小于2ml/min的流速过PEP-2小柱(规格为60mg/3ml，用5ml甲醇、5ml水活化)，并用10ml的水洗涤固相萃取小柱，然后负压抽干柱子15min。用5ml乙酸乙酯洗脱于20ml棕色瓶中，并在40℃下氮气吹干。用样品定容溶液(10ml乙腈，0.3ml的乙酸用水稀释至100ml)定容至1ml，充分溶解，并用0.2um滤膜过滤。2.5.检测方法色谱柱：Vesusil MP-C18(2.1× 150mm，5um，100Å )质谱仪：API 4000+流动相：A:0.1%甲酸的水溶液B:0.1%甲酸的乙腈溶液流速：0.2mL/min 表1 梯度洗脱条件时间(min)A(%)B(%)080201802035050725757.15951059510.18020168020进样体积：5&mu L离子源：电喷雾(ESI)，正离子模式扫描方式：多反应监测(MRM)表2 质谱仪离子源参数Source/GasCollision Gas(CAD)6Curtain Gas(CUR)15Ion Source Gas 1(GS 1)50Ion Source Gas 2(GS 2)50Ion Spray Voltage(IS)5500Temperature(TEM)600Interface Heater(ihe)On表3 4种硝基呋喃待测物母离子和子离子参数表物质名称保留时间（min）监测离子对DPEPCECXPSEM8.10209.1/166.151101710209.1/192.151101710AHD8.30249.2/134.161102010249.2/104.166103110AOZ8.89236.2/134.161102010236.2/104.156103110AMOZ3.12335.3/291.246101910335.5/128.146101910 图1 4种硝基呋喃代谢物总离子 图2 SEM(209/166)质谱图 图3 AOZ(236/134)质谱图 图4 AHD(249/134)质谱图 图5 AMOZ(335/291)质谱图三．实验结果0.5ppb猪肉基质加标回收实验结果： 表4 猪肉中0.5ppb加标回收实验结果名称1#2#3#平均回收率RSDAMOZ109.43%97.84%109.75%105.67%6.42%SEM91.81%88.91%88.22%89.65%2.12%AHD80.68%82.11%77.25%80.01%3.12%AOZ83.94%80.70%80.85%81.830.02%四．实验结论Agela Cleanert PEP-2、Agela Venusil MP C18和AB SCIEX公司的API 4000+质谱仪用于猪肉中4种硝基呋喃代谢物的检测，性能良好，符合国标文件的要求。 订货信息 产品名称规格/包装订货号定价(元)Cleanert PEP-260mg/3mL，50支/包PE0603-21035.00Venusil MP C182.1× 150mm，5um，100Å ；1支VA951502-03200.00