中国科学院昆明植物研究所
location
当前位置:首页 > 植化重点实验室 > 胡凯锋研究组 > 头条新闻
left
胡凯锋研究组
头条新闻

基于NMR和LC-MS统计相关分析策略的代谢物结构解析方法

文章来源:  |  发布时间:2019-02-28  |  作者:  |  浏览次数:  |  【打印】 【关闭

 

代谢组学是近十几年发展起来的一门新兴组学,属于交叉学科范畴,主要涉及分析化学、生物化学、生物信息学和生物统计,其主要目的是定性和定量分析不同状态(药物处理、基因修饰、环境应激等)或不同来源生物样品的所有小分子代谢物(分子量<1500),结合多变量分析方法寻找潜在的生物标志物。如何快速、准确地鉴别代谢组样品(混合物样品)中差异代谢物结构是该领域的核心科学问题。尤其,对于未知代谢物的结构鉴定已成为代谢组学领域的瓶颈问题。核磁共振技术(NMR)和液质联用技术(LC-MS)同时兼具定性和定量分析能力,被广泛用于代谢组学研究,用于差异代谢物的发现、结构解析和验证。NMR技术可提供丰富的定性信息,包括不同化学环境中的13C1H核化学位移、氢-碳连接及相关信息、自旋-自旋耦合常数及扩散驰豫等,用于代谢物的结构鉴定。由于质谱检测的高灵敏度、高分辨率及色谱分离可减少基质抑制效应、分离代谢物异构体等优点,LC-MS是代谢组学领域另一种重要的分析技术。LC-MS主要可提供有助于结构鉴定的准确分子量、分子式、同位素分布及加合物离子等信息。这些信息与NMR提供的信息互补,加强解析代谢物结构的可靠性。在一定的质谱、色谱条件下,LC-MS还可以提供可靠的定量信息,即在一定浓度范围内化合物的响应强度与浓度成正比关系。如何有效整合NMRLC-MS所提供的定性、定量信息,快速可靠地解析代谢组混合物样品中单组分的化学结构,已成为代谢组领域的一个重要问题。

近期,中国科学院昆明植物研究所胡凯锋研究组开发了一种基于NMRLC-MS统计相关分析(statistically Correlating NMR spectra and LC-MS data, CoNaM)策略帮助代谢组混合物样品中代谢物结构解析的方法。该方法采用一系列模式代谢物混合物样品,包括亮氨酸、谷氨酰胺、牛磺酸、肌酐、甜菜碱和烟酰胺共6个组分,分别采集NMR (1D 13CDEPT 90DEPT 1351H-13C HSQC1H-1H TOCSY)LC-MS (正、负离子模式)数据,利用统计相关分析策略从混合物样品谱图数据中提取单组分的NMRMS信号,并重构获得单组分”NMRMS谱图,实现代谢物结构的解析。经与单组分的实验谱图重叠比较,结果显示重构”NMRMS谱图与实验谱图具有高度一致性,表明该方法是可靠的。

该研究方法以 “Statistically correlating NMR spectra and LC-MS data to facilitate the identification of individual metabolites in metabolomics mixtures”为题发表在Analytical and Bioanalytical Chemistry杂志上(https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00216-019-01600-z),课题组博士研究生李兴为该文的第一作者。

 

 

 


中国科学院昆明植物研究所

版权所有 Copyright © 2002-2016 中科院昆明植物研究所,All Rights Reserved 【滇ICP备05000394号
地址:中国云南省昆明市蓝黑路132号  邮政编码:650201    点击这里联系我们