Robust and High-Throughput Method for Anionic Metabolite Profiling: Preventing Polyimide Aminolysis and Capillary Breakages under Alkaline Conditions in Capillary Electrophoresis-Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS) represents a high efficiency microscale separation platform for untargeted profiling of polar/ionic metabolites that is ideal for volume-restricted biological specimens with minimal sample workup. Despite these advantages, the long-term stability of CE-MS remains a major obstacle hampering its widespread application in metabolomics notably for routine analysis of anionic metabolites under negative ion mode conditions. Herein, we report for the first time that commonly used ammonia containing buffers compatible with electrospray ionization (ESI)-MS can compromise the integrity of fused-silica capillaries via aminolysis of their outer polyimide coating. Unlike organic solvent swelling effects, this chemical process occurs under aqueous conditions that is dependent on ammonia concentration, buffer pH, and exposure time resulting in a higher incidence of capillary fractures and current errors during extended operation. Prevention of polyimide aminolysis is achieved by using weakly alkaline ammonia containing buffers (pH < 9) in order to preserve the tensile strength of the polyimide coated fused-silica capillary. Alternatively, less nucleophilic primary/secondary amines can be used as electrolytes without polyimide degradation, whereas chemically resistant polytetrafluoroethylene coating materials offer higher pH tolerance in ammonia. In this work, multisegment injection (MSI)-CE-MS was used as multiplexed separation platform for high throughput profiling of anionic metabolites when using optimized buffer conditions to prevent polyimide degradation. A diverse range of acidic metabolites in human urine were reliably measured by MSI-CE-MS via serial injection of seven urine samples within a single run, including organic acids, food-specific markers, microbial-derived compounds and over-the-counter drugs as their sulfate and glucuronide conjugates. This approach offers excellent throughput (<5 min/sample) and acceptable intermediate precision (average CV ≈ 16%) with high separation efficiency as reflected analysis of 30 anionic metabolites following 238 repeated sample injections of human urine over 3 days while using a single nonisotope internal standard for data normalization. Careful optimization and rigorous validation of CE-MS protocols are crucial for developing a rapid, low cost, and robust screening platform for metabolomics that is amenable to large-scale clinical and epidemiological studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».