Metabolomics Batch Data Analysis Workfl ow to Characterize Differential Metabolites in Bacteria
Aplikace | 2015 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Metabolomika bakterií poskytuje klíčové informace o změnách malých molekul v různých fázích růstu. Porovnání rané a pozdní stacionární fáze umožňuje odhalit metabolity související se stresem, přežitím a biochemickou adaptací mikroorganismů.
Cílem bylo navrhnout workflow pro analýzu diferenciálních metabolitů bakterie mezi časným a pozdním stacionárním stádiem, využívající Q-TOF LC/MS a automatizované zpracování dat v dávkovém režimu pro zvýšení efektivity a reprodukovatelnosti.
Pro extrakci byly buňky lyzovány v methanolové vodní směsi, filtrát očistěn 3 kDa filtrem a vysušen při nízké teplotě. Analýza proběhla na soustavě Agilent 1290 Infinity LC spojené s Agilent 6230 TOF pro profilování a Agilent 6550 iFunnel Q-TOF pro cílené MS/MS.
Overlay 38 chromatogramů prokázalo stabilní retenci a vysokou reprodukovatelnost. Profinder detekoval 488 rysů v pozitivním módu a 623 v negativním. Statistická analýza v MPP vybrala 57 pozitivních a 52 negativních rysů s vyšší abundancí v časné stacionární fázi (P<0,005, FC>2). Více než 100 diferencovaných rysů bylo anotováno pomocí databází KEGG, BioCyc a Agilent-Metlin a potvrzeno cílenou MS/MS experimenty.
Workflow nabízí robustní a efektivní přístup k analýze rozsáhlých metabolomických dat, minimalizuje manuální zásahy a zkracuje dobu potřebnou k identifikaci klíčových metabolitů pro průmyslovou mikrobiologii, farmaceutický výzkum a QA/QC v potravinářství.
Další rozvoj v oblasti umělé inteligence pro automatizované zpracování a interpretaci MS/MS spekter, integrace lipidomiky a proteomiky, a rozšíření databází o in silico fragmentační předpovědi zvýší hloubku a rychlost metabolomických analýz.
Popsané Q-TOF LC/MS workflow s Agilent softwarem pro dávkové zpracování dat efektivně odhaluje a identifikuje diferenciální metabolity bakterií v různých růstových fázích, což usnadňuje pochopení biochemických adaptací a vývoj nových biomarkerů.
LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
ZaměřeníMetabolomika
VýrobceAgilent Technologies
Souhrn
Význam tématu
Metabolomika bakterií poskytuje klíčové informace o změnách malých molekul v různých fázích růstu. Porovnání rané a pozdní stacionární fáze umožňuje odhalit metabolity související se stresem, přežitím a biochemickou adaptací mikroorganismů.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem bylo navrhnout workflow pro analýzu diferenciálních metabolitů bakterie mezi časným a pozdním stacionárním stádiem, využívající Q-TOF LC/MS a automatizované zpracování dat v dávkovém režimu pro zvýšení efektivity a reprodukovatelnosti.
Použitá metodika a instrumentace
Pro extrakci byly buňky lyzovány v methanolové vodní směsi, filtrát očistěn 3 kDa filtrem a vysušen při nízké teplotě. Analýza proběhla na soustavě Agilent 1290 Infinity LC spojené s Agilent 6230 TOF pro profilování a Agilent 6550 iFunnel Q-TOF pro cílené MS/MS.
- Chromatografie: Cogent Diamond Hydride HPLC kolona (2,1×150 mm, 4 µm), kolona při 60 °C, gradientní eluce při 0,6 mL/min s fázemi A (voda s formiátovými přísadami) a B (acetonitril/isopropanol).
- MS parametry: ESI v pozitivním i negativním módu, rozmezí m/z 25–1700, akvizice 2–3 spektra/s, dynamická kalibrace referenčními ionty.
- Software: Agilent MassHunter Qualitative B.07.00; MassHunter Profinder B.06.00 SP1; Mass Profiler Professional B.13.0; Molecular Structure Correlator B.07.00; Pathway to PCDL B.07.00.
Hlavní výsledky a diskuse
Overlay 38 chromatogramů prokázalo stabilní retenci a vysokou reprodukovatelnost. Profinder detekoval 488 rysů v pozitivním módu a 623 v negativním. Statistická analýza v MPP vybrala 57 pozitivních a 52 negativních rysů s vyšší abundancí v časné stacionární fázi (P<0,005, FC>2). Více než 100 diferencovaných rysů bylo anotováno pomocí databází KEGG, BioCyc a Agilent-Metlin a potvrzeno cílenou MS/MS experimenty.
Přínosy a praktické využití metody
Workflow nabízí robustní a efektivní přístup k analýze rozsáhlých metabolomických dat, minimalizuje manuální zásahy a zkracuje dobu potřebnou k identifikaci klíčových metabolitů pro průmyslovou mikrobiologii, farmaceutický výzkum a QA/QC v potravinářství.
Budoucí trendy a možnosti využití
Další rozvoj v oblasti umělé inteligence pro automatizované zpracování a interpretaci MS/MS spekter, integrace lipidomiky a proteomiky, a rozšíření databází o in silico fragmentační předpovědi zvýší hloubku a rychlost metabolomických analýz.
Závěr
Popsané Q-TOF LC/MS workflow s Agilent softwarem pro dávkové zpracování dat efektivně odhaluje a identifikuje diferenciální metabolity bakterií v různých růstových fázích, což usnadňuje pochopení biochemických adaptací a vývoj nových biomarkerů.
Reference
- Monod J. The Growth of Bacterial Cultures. Annual Review of Microbiology. 1949;3:371–394.
- Agilent Technologies. MassHunter Profinder: Batch Processing Software for High Quality Feature Extraction of Mass Spectrometry Data. Technical Overview 5991-3947EN, 2014.
- Joseph S, Dai Y. Pharmaceutical Impurity Identification and Profiling Using Agilent Q-TOF LC/MS Combined with Advanced MassHunter Data Processing Software. Application Note 5991-1375EN, 2012.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Comprehensive Food Profiling Combining High Resolution LC/MS and GC/MS Analyses
2017|Agilent Technologies|Aplikace
Comprehensive Food Profiling Combining High Resolution LC/MS and GC/MS Analyses Application Note Metabolomics Authors Abstract Zijuan Lai, Mine Palazoglu, and A comprehensive untargeted approach was applied to studying differences in food Oliver Fiehn compositions from three distinct diets. To achieve…
Klíčová slova
were, werevegetarian, vegetarianlipid, lipidmpp, mpptof, tofmetabolites, metabolitesfood, foodidentification, identificationdata, datacompound, compoundmetabolomics, metabolomicsannotation, annotationplate, platefatty, fattyspectrum
A Multi-omic Approach to Reveal the Effect of Low-level Gamma Radiation on Rice Seeds
2016|Agilent Technologies|Aplikace
A Multi-omic Approach to Reveal the Effect of Low-level Gamma Radiation on Rice Seeds Application Note Authors Abstract Hayashi, G1., Shibato, J2,3., Kubo, 4 5 This Application Note describes the workflow for identifying the stress-related 6 A ., Imanaka, T…
Klíčová slova
genes, genesexpression, expressiongene, genepathway, pathwayentities, entitiesrice, riceseeds, seedsmetabolism, metabolismfatty, fattysoil, soilradiation, radiationacid, acidanalysis, analysiscorrelation, correlationmetabolites
Dynamic Chemical and Flavor Changes in Black Tea During Fermentation
2016|Agilent Technologies|Aplikace
Dynamic Chemical and Flavor Changes in Black Tea During Fermentation A Nontarget Metabolomics Study Application Note Food Testing Authors Abstract Junfeng Tan, Weidong Dai, Haipeng Lv, Fermentation is one of the key steps to produce high-quality black tea, during Li…
Klíčová slova
tea, teacounts, countsfermentation, fermentationmetabolites, metabolitestheasinensin, theasinensinidentified, identifiedbitterness, bitternessentities, entitiesflavor, flavorwere, werechanges, changesblack, blackastringency, astringencyepigallocatechin, epigallocatechinduring
A Q-TOF Generated, Metabolomics Specific LC/MS/MS Library Facilitates Identification of Metabolites in Malaria Infected Erythrocytes
2011|Agilent Technologies|Aplikace
A Q-TOF Generated, MetabolomicsSpecific LC/MS/MS Library Facilitates Identification of Metabolites in Malaria Infected Erythrocytes Application Note Clinical Research Authors Theodore R. Sana, PhD Steven M. Fischer Cindy Lai Agilent Technologies, Inc. Santa Clara, CA, USA Dr. Sandra Chang Professor of…
Klíčová slova
library, librarymetlin, metlinnrbc, nrbcmetabolomics, metabolomicsidentification, identificationprovisionally, provisionallyirbc, irbcsearch, searchacquired, acquiredmalaria, malariareverse, reversematch, matchwere, wereprovisional, provisionalinfected
