Flavonoid Annotation Using a Product Ion-Dependent MSn Data Acquisition Method on a Tribrid Orbitrap Mass Spectrometer

Význam tématu

Flavonoidy jsou sekundární metabolity s klíčovou rolí v rostlinách a významnými antioxidačními a protizánětlivými vlastnostmi. Jejich komplexní profilace ve vzorcích z přírodních zdrojů poskytuje cenné informace o biologické aktivitě a zdravotním potenciálu, avšak omezená dostupnost standardů a vysoká strukturální variabilita komplikují jednoznačnou identifikaci.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo vyvinout a demonstrovat nový produkt iontově řízený LC-MSn workflow pro automatickou akvizici vyšších řádů fragmentačních dat (MS3–MS5) na Orbitrap ID-X. Tato metoda umožňuje cíleně sbírat hloubkové fragmentační informace flavonoidových glykosidů při detekci neutrálního úbytku sacharidových zbytků.

Použitá metodika a instrumentace

1. Vzorky: Komerční ovocné a zeleninové šťávy (Kale Blazer, Berries Gomega, Red Rhapsody) filtrované a dvojitě naředěné metanolem.
2. UHPLC: Vanquish s kolonu Hypersil Gold 2,1×150 mm, 1,9 µm; mobilní fáze voda/methanol s 0,1 % kyseliny mravenčí, gradientní eluce.
3. MS: Orbitrap ID-X Tribrid s inteligentní akvizicí MSn, HRAM fullscan následovaný HCD/CID MS/MS a automatickým spouštěním MS3–MS5 při detekci neutrálního úbytku cukerných fragmentů.
4. Data processing: Mass Frontier 8.0 a Compound Discoverer 3.0; databáze mzCloud, ChemSpider, Arita lab flavonoid database a vlastní seznam hmotností.

Hlavní výsledky a diskuse

• Metoda generovala spektrální stromy až do řádu MS5, čímž poskytla detailnější fragmentační informace než MS/MS přístupy.
• Ve třech analyzovaných šťávách bylo anotováno dvojnásobné množství flavonoidů oproti běžné MS/MS metodě.
• Subtree vyhledávání v mzCloud a porovnání teoretických fragmentů umožnilo klasifikovat flavonoidové třídy bez nutnosti rozsáhlých expertních znalostí.

Přínosy a praktické využití metody

• Automatizovaná identifikace flavonoidů v komplexních matricích s minimalizovanou manuální interpretací.
• Zvýšení pokrytí a spolehlivosti anotací díky hlubším spektrálním datům.
• Uplatnění ve výzkumu přírodních produktů, QA/QC potravinářských a farmakognostických analýzách.

Budoucí trendy a možnosti využití

V budoucnu lze očekávat širší využití vysokorozlišovacího MSn v metabolomických studiích a integraci strojového učení pro automatickou interpretaci spektrálních stromů. Rozšiřování a standardizace flavonoidových databází podpoří kvantitativní aplikace a cílené analýzy.

Závěr

Produkt iontově řízená MSn metoda na Orbitrap ID-X přináší uživatelsky přívětivý přístup k detailní strukturní charakterizaci flavonoidů s výrazným nárůstem anotovaných sloučenin. Workflow posouvá hranice komplexního profilování sekundárních metabolitů.

Reference

1. Arita M, Suwa K. Search extension transforms Wiki into a relational system: A case for flavonoid metabolite database. BioData Mining. 2008;1:7.