クロマトグラフィーの原則

Chromatographyは、固定フェーズとモバイルフェーズ間の差分分布に基づいて分子を分離します。 固定フェーズは、固体または固体支持でコーティングされた液体であることができます。モバイルフェーズは、システムを介してサンプルを運ぶ液体またはガスです。 化合物は、]]吸着)、 、 ::[FLT]:分解]、および:::[FLT]の分離]を、または[FLT]を変形する:[FLT]:[FLT]:[FLT:::[FLT::4]:[:[:4]:[:[:[::]:[:[:[F]:[:[F]:[F]:[:[:[:[:[:[:]:[:]:[:[F]:]:[:[:

複数のパラメータは分離効率に影響します: カラムの寸法], []]], フローレート, []]]]の粒子の構成]]]. 近代的な機器は、より高速で効率的な分離を達成するために高圧を使用します。 例えば、超高性能液体クロマト(HAT:ULT:)は、高分解能が15,000回以上、実行中の高分解能が動作します。

メタボロミクスのキークロマトグラフィー技術

ガスクロマトグラフィー(GC)

GCは[揮発性との熱間安定の代謝物に理想的です。 サンプルは、液体の静止した段階にコーティングされたコラムを通って蒸発させ、慣性ガス(例えば、ヘリウム)をモバイルフェーズとして渡されます。偏向は、極性代謝物を作るためにしばしば必要が - 一般的な試薬は、メタリシスル酸を含有する(GCF)、および脂肪酸を含有する物質を含有する:GCFTAMを含有する。

液体クロマトグラフィー(LC)

LC は [非揮発性 および の熱間性暴動] 化合物を処理します。 多くのメタボロミクス研究は ] 転動相 (RP) LC 極非極性極分子の C18 列、または 流体式クロマトグラフィー相互作用 クロマトグラフィー (LT: ) を 測定する (LT: [FLT] ) および 極度は、高分子量を増加します。 [FLT] 特性: [FLT] 分子: [FLT: [F] 分子: [FLT] 分子: [FLT] 分子: [FLT] 分子: [F] 分子量: [F] 分子量: [F] 分子量: [F] 分子量: [FLT: [F] 分子量: [F] 分子量: [F] 分子量: [F] 分子量: [FLT: [

毛細血管電気泳動(CE)

セリウムは、電気分野の下で狭い毛細血管の[のelectrophoretic移動性[に基づいてイオンを分けます。それは特に[の非常に極のために有効であり、[]]]は、核化物、有機酸およびリン酸化合物のような、等で、排出された代謝物]。CE-MSは、優れた試料と、LCCが低濃度で、または低濃度の含有量が少ない。

質量分析によるクロマトグラフィーの統合

含浸技術 – GC-MS, LC-MS, CE-MS – メタボロミクスのバックボーンです。 クロマトグラフ分離はイオン抑制を削減し、質量分析計を個別に分析することができます。 []] [[FLT]]]] ] (Q-TOF、Orbitrap) は、自信のある代謝識別のための正確な質量測定を提供します。 [FLT:]] [FLTFLT: [FLT] [FLT] 質量分析] [[FLT] [FLT] 質量分析] [[F] 質量分析] [[FLT] 質量分析] [[FLTF] 質量分析] [[F] 質量分析] 質量分析] 質量分析] [[FLT: [[FLTF] 質量分析] 質量分析] 質量分析] 測定対象: [[F [[FLTF [[F [[F] 質量分析] 質量分析] 質量分析] 測定値: [[F] 測定対象: [[F

メタボロミクスワークフロー

サンプル準備

適切なサンプルの準備は重要です。 Metabolites は急速に上回っています。そのため、代謝は ] quenched] である必要があります。(例えば、風邪メタノール)。 抽出[] 偏光液体液抽出(例:メタノール/クロロフォーム/水) 別極と非極分分岐率。 サンプル は、CREFLT:] のオプションは、biphasic 液体液分抽出(例:[FLT] と の分岐点の[FLT] と [FLT] は、または の分岐点の分岐点の分岐点の分岐点の分岐点の分岐点の分岐点[FLT] と分岐点[FLT] と分岐点[FLT] の分岐点[FLT] の分岐点[FLT:[FLT:[FLT:[FLT] の分岐点の分岐点の分岐点の分岐

分離および検出

クロマトグラフィー条件は、関心の代謝クラスに応じて最適化されます。例えば、水/アセトニトリルおよび0.1%の過敏酸の勾配のC18カラムは、最も脂質学に適しています。HILICカラムは、極性代謝物のための高い有機含有量モバイルフェーズを使用します。カラムの温度、流量、および注射量は、ピーク容量と再現性を最大化するために調整されます。

データ処理

生クロマトグラフィー・マス分光データが ピーク検出, の整列 の標本を渡る, ] 正規化[[] (例:総イオンカウントまたは内部標準). XCMSのようなツール, MZmine, 化合物のディスカは、これらの手順を自動化します. [FLT:] ]] 正規化[[FLT:[FLT:]]]] の構成要素は、メタメタマリメタライゼーション[[FLT:[FLT:[FLT:] の構成要素] の構成要素が、または非正規化] の構成要素が、 [[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[F] の構成要素:[FLT

メタボロミクスのアプローチ

メタボロミクスを未処理

未ターゲットのメタボロミクスは、事前に知識なしでできるだけ多くの代謝物を検出することを目指しています。 []]グローバルプロファイリング]]は、代謝のパータベーションに関する仮説を生成します。 クロマトグラフィーは、広範囲または複数の列が使用される必要があります。 例えば、デュアルコロンドアプローチ(RP-LCとHILIC)は、両方の極極および非極化合物をカバーします。 未ターゲットデータは半定量的であり、慎重に検証する必要があります。

ターゲットメタボロミクス

ターゲットメタボロミクスは、しばしばバイオマーカーの定義済みのセットを定量化することに焦点を当てています。 ]] 安定した同位体ラベル内部標準は、絶対的な定量化を可能にします。 トリプルクォードポール機器のMRMは、高い感度と特異性を提供します。 クロマトグラフィーは、ターゲット化合物のために最適化され、多くの場合、高スループットの短時間で。

バイオマーカーの発見におけるクロマトグラフィーの役割

発見フェーズ

バイオマーカーの発見では、クロマトグラフィーは、複雑な生物学的流体(プラズマ、尿、組織抽出物)を分離し、疾患と相関する代謝物質を明らかにします。例えば、[ のブランケ鎖アミノ酸(BCAAs)[は、LC-MSを用いたインスリン抵抗の早期マーカーとして識別されました。ターゲットに絞られた研究は、コホーツを比較し、候補の特徴の数百は、統計フィルタを通して数千に減少します。

検証フェーズ

検証のために、より大きく独立したコホートで検証する必要があります。クロマトグラフィーは、検証に必要な[再現性]を提供します。保持時間安定性と質量精度は、一貫性のある識別を保証します。 []]]方法検証[]]]は、線形性の評価、検出、精度、精度の制限を含みます。 検証されたアッセイは、臨床翻訳の前に不可欠です。

臨床翻訳

研究から臨床診断への移行には、堅牢で高スループットな方法が必要です。 ]ホモシースタイン(LC-MS/MS)および[ビタミンD代謝(LC-MS)は、既に臨床検査で使用されます。 オートメーション(例えば、LC-MS/MS)は、手動の取り扱いを削減し、マニュアルを削減します。

病気のバイオマーカーのケーススタディ

がん代謝

がん細胞は、代謝を変化させました。] - ヴァルブルク効果(有酸素糖化)。クロマトグラフィーは、高乳酸の発見を可能にしました。TCAサイクルの中間体を変更し、核化代謝の変化。例えば、[]]2-ヒドロキシグルタレート]は、IDH-mutantグリオマで有能なグルマが検出され、LCMS-MS-MS-MS-MS-MS-MS-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S

糖尿病とメタボリックシンドローム

メタボリック症候群は、脂質、アミノ酸、グルコースの調節を含みます。クロマトグラフィー研究は、特定しました ]BCAAs、 アロマアミノ酸(チロシン、フェニルアラニン)、および] - アセルカルニット - 糖尿病および乳酸の予防接種が大きいために、これらのレジデンシャルは、主に、アルコルフラージアルコルドのレジデントに分類されます。

神経変性疾患

アルツハイマーのパーキンソンの、およびALSは、脳と周辺に代謝機能不全を伴います。 ]Lipidomics]LC-MSを使用して、脳およびperipheryのsphingolipidsおよびsterolsのセロリプナル液の変化を明らかにしました。 ]ポリアミンレベル (スパーイン、ペレシン)は、アルツハイムの代謝因子を識別するために使用されます。 クロマスタリシスは、アルツ法で検出されます。

課題とソリューション

マトリックス効果とイオン抑制

化合物の共同希釈は、MS におけるイオン化を抑制することができます。 β クロマトグラフ分解能] は、共同溶出を低減します。 [ isotope ラベル内部規格[]]] は、行列効果を補正します。 2次元クロマトグラフィー(LC×LC)またはオフラインの分光は、さらにサンプルをクリーンアップすることができます。

データ再現性

インターラボの分散性はハードルのままである。 ]標準化されたプロトコル、品質管理サンプル、およびのクロスラボラトリー研究(例えば、NIST SRM 1950を使用して)、再現性を向上させる。 alkylaminesまたは他のキャリブは、データを実行するのに役立ちます。

大規模研究

人口レベルのメタボロミクスは、数千のサンプルを処理する必要があります。 []自動化されたサンプルの準備とU(H)PLCのショートカラム[](例、勾配5分)は、高スループットを有効にします。 バッチ補正[]]アルゴリズム(例、QCベースの長い方向)は、長い方向に漂流します。

未来展望

高分解能分離

カラム技術(例:])のサブ-2 μmコアシェル粒子])とイオンモビリティスペクトラム分析(IMS)は、衝突断面に基づいて分離の次元を追加します。 LC-IMS-MS[]]は、異性体を解決し、ピーク容量を増加させることができます[FLT:][FLT:][FLT:]][FLT:[FLT:]]][FLT:[FLT:]]]]]]は、および[GC[GC[F][FLT:[F]]を2]を結合する[[FLT:[FLT:[FLT:[F]]]]]]]]を[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[F]]]]]]]]]]]]]]]の2]の2[FLT:[FLT:[FLT

オートメーションと小型化

マイクロフリッチド装置との数値マイクロフリッチドは、オンチップ試料の準備と分離のために開発されています。 自動化された[オフラインSPE-LC-MS]]システムが手動の手順を減らし、再現性を高めます。 これらの技術は、臨床ラボのためによりアクセス可能なクロマトグラフィーを行います。

マシンラーニングとの統合

マシン学習アルゴリズムは、保持時間を予測し、MS/MS スペクトラからメタノテーションを生成し、大きなデータセットのパターンを識別するのに役立ちます。 質量分析情報とクロマトグラフィー保持データを組み合わせることで、バイオマーカーの識別に自信が向上します。 ]]]ディープラーニングモデルは、最適な分離条件を提案することもできます。

コンテンツ

クロマトグラフィーは、メタボロミクスとバイオマーカーの発見のための不可欠なツールです。数千の代謝物を分離して、臨床バイオマーカーを検証し、クロマトグラフィー技術は、解像度、再現性、および量的精度を要求します。計測が進化するにつれて、より高い圧力、より良いコラム化学、イオンモビリティと自動化との統合が向上します。クロマトグラフィーは、精密医学と代謝表現の進歩を促進し続けます。研究者は、各々のプロセスの強さを考慮し、プロセスの効率性を向上し、プロセスの効率性を向上します。

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