Metabolic Phenotyping Using Atmospheric Pressure Gas Chromatography-MS

Význam tématu

Atmosférická tlaková plynová chromatografie s hmotnostní spektrometrií (APGC-MS) nabízí jemnou ionizaci s minimální fragmentací a zachováním molekulárních iontů, což řeší omezení tradičního vakuového EI-GC-MS v metabolomice.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem bylo představit profilovací přístup APGC-TOF MS^E pro komplexní fenotypování metabolitů rostlin na příkladu Arabidopsis thaliana, včetně tvorby in-house databáze a analýzy skutečných vzorků.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky: polaritní extrakty z Arabidopsis thaliana po methoximaci (45 °C, 90 min) a trimethylsilylaci (37 °C, 30 min).
Instrumentace:

• GC: Agilent 7890A GC s kolonkou HP-5MS (30 m × 0,25 mm × 0,25 µm); helia 1 ml/min; program 70–310 °C (5 °C/min); injektor 230 °C, split 4:1.
• MS: Waters SYNAPT G2-S HDMS s APGC zdrojem; režim TOF-MS^E; corona 3 µA; zdroj 150 °C; cone 20 V; CE ramp 20–40 eV; m/z 50–1200.
• Software: Progenesis QI v1.0, MassLynx v4.1.

Hlavní výsledky a diskuse

Byla sestavena databáze derivatizovaných referenčních standardů s přesnými retenčními časy a m/z. APGC-MS^E přinesla bohaté molekulární ionty při nízké energii a při rampování kolizní energie generovala fragmentační spektra srovnatelná s EI. Analýza rostlinných extraktů pomocí PCA a OPLS-DA odhalila metabolické rozdíly mezi experimentálními skupinami. Progenesis QI umožnil identifikaci na základě ortogonálních parametrů (přesná hmotnost, retence, fragmentace a collision cross-section), což zvýšilo důvěru ve výsledky.

Přínosy a praktické využití metody

• Simultánní identifikace a kvantifikace v jednom analýzním běhu.
• Snížení falešných pozitivních nálezů díky zachování molekulárních iontů a detailní fragmentaci.
• Efektivní nástroj pro rostlinné fenotypování a širší metabolomické aplikace.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření a obohacování in-house a komerčních databází.
• Integrace ion mobility a měření CCS pro další rozlišení izomerů.
• Využití umělé inteligence a strojového učení pro pokročilou analýzu dat.
• Adaptace metody na různé biologické, klinické a environmentální vzorky.

Závěr

APGC-TOF MS^E ve spojení s Progenesis QI představuje robustní řešení pro metabolomiku s vysokou selektivitou, spolehlivou identifikací a schopností komplexního fenotypování metabolitů.

Reference

• Shulaev V. et al. Metabolic Phenotyping Using Atmospheric Pressure Gas Chromatography-MS. Waters Corporation, 2015, Application Note 720005298EN.