Nanoflow LC–MS for High-Performance Chemical Isotope Labeling Quantitative Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Nanoflow liquid chromatography mass spectrometry (nLC-MS) is frequently used in the proteomics field to analyze a small amount of protein and peptide samples. However, this technique is currently not widespread in the metabolomics field. We report a detailed investigation on the development of an nLC-MS system equipped with a trap column for high-performance chemical isotope labeling (CIL) metabolomic profiling with deep coverage and high sensitivity. Experimental conditions were optimized for profiling the amine/phenol submetabolome with (13)C-/(12)C-dansylation labeling. Comparison of analytical results from nLC-MS and microbore LC-MS (mLC-MS) was made in the analysis of metabolite standards and labeled human urine and sweat samples. It is shown that, with a 5-μL loop injection, 7 labeled amino acid standards could be detected with S/N ranging from 7 to 150 by nLC-MS with an injection of 5 nM solution containing a total of 25 fmol labeled analyte. For urine metabolome profiling where the sample amount was not limited, nLC-MS detected 13% more metabolites than mLC-MS under optimal conditions (i.e., 4524 ± 37 peak pairs from 26 nmol injection in triplicate vs 4019 ± 40 peak pairs from 52 nmol injection). This gain was attributed to the increased dynamic range of peak detection in nLC-MS. In the analysis of human sweat where the sample amount could be limited, nLC-MS offered the advantage of providing much higher coverage than mLC-MS. Injecting 5 nmol of dansylated sweat, 3908 ± 62 peak pairs or metabolites were detected by nLC-MS, while only 1064 ± 6 peak pairs were detected by mLC-MS. Because dansyl labeled metabolites can be captured on a reversed phase (RP) trap column for large volume injection and are well separated by RPLC, the CIL platform can be readily implemented in existing nLC-MS instruments such as those widely used in shotgun proteomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».