Utilizing the Pegasus GC-HRT 4D for Improved Yeast ® Metabolite Characterization

Aplikace | 2016 | LECOInstrumentace
GCxGC, GC/MSD, GC/HRMS, GC/TOF
Zaměření
Metabolomika
Výrobce
Agilent Technologies, LECO

Význam tématu


Metabolomická charakterizace kvasinek je zásadní pro optimalizaci biotechnologických procesů, jako je výroba bioetanolu či organických kyselin, a umožňuje hloubkové porozumění buněčnému metabolismu jako základu systémové biologie a bioinženýrství.

Cíle a přehled studie


Studie si kladla za cíl porovnat klasický GC-HRT a pokročilý GC×GC-HRT režim na přístroji Pegasus GC-HRT 4D pro profilování metabolitů z kvasinkových extraktů, se zaměřením na rozlišení, kvalitu spekter a přesnost identifikace.

Použitá metodika a instrumentace


Vzorky kvasinek (autolysát i sušené kvasinky) byly extrahovány směsí H2O/CH3OH/CHCl3, vysušeny a derivatizovány dvoustupňově methoximací a trimethylsilylací. Data se sbírala ve 1D a 2D režimu:
  • Chromatograf: Agilent 7890 s autosamplerem Gerstel MPS2
  • Kolony: Rxi-5 MS (30 m × 0,25 mm × 0,25 μm) a Rxi-17SilMS (0,9 m × 0,25 mm × 0,25 μm)
  • Hmotnostní spektrometr: LECO Pegasus HRT 4D (rozlišení R=25 000, rozsah m/z 35–510 pro EI, 60–1200 pro CI)
  • Ionizace: elektronová (EI) a chemická (CI) s 5 % NH3 v CH4
  • Software: ChromaTOF-HRT pro kalibraci, dekonvoluci (HRD) a vyhledávání v databázích NIST 2014 a Wiley 10

Hlavní výsledky a diskuse


Ve vzorcích kvasinkového autolysátu bylo identifikováno přes 38 reprezentativních metabolitů (kyseliny, aminokyseliny, cukry, nukleotidy). GC×GC-HRT poskytl výrazně vyšší kapacitu separace a čistší spektra než jednorozměrný GC-HRT. Průměrná hodnota podobnosti spekter vůči knihovnám dosáhla 911/1000 a průměrná odchylka hmotnostních měření byla pod 1 ppm. Ukázky dekonvoluce dokazují schopnost separovat souběžně elutující deriváty, včetně izotopicky značených standardů.

Přínosy a praktické využití metody


  • Zvýšené chromatografické rozlišení usnadňuje detekci a kvantifikaci stopových metabolitů
  • Přesná hmotnost podporuje jednoznačnou identifikaci i u blízce příbuzných látek
  • Možnost rychlé změny mezi 1D a 2D módy poskytuje flexibilitu pro různé výzkumné aplikace

Budoucí trendy a možnosti využití


Očekává se širší nasazení GC×GC-HRT v integrovaných metabolomických platformách, rozvoj automatizované přípravy vzorků a využití strojového učení pro analýzu komplexních datových sad a objev nových biomarkerů.

Závěr


Pegasus GC-HRT 4D ve spojení s ChromaTOF-HRT softwarem představuje výkonnou kombinaci pro důkladné metabolomické profilování kvasinek. Vysoký chromatografický výkon a přesná hmotnostní spektrometrie výrazně posouvají hranice objevitelských workflow ve výzkumu a vývoji.

Reference


  • Chambers P.J. a Pretorius I.S. Fermenting knowledge: the history of winemaking, science and yeast research. EMBO reports 2010, 11(12), 914–920.
  • Araque E. et al. Selection of thermotolerant yeast strains Saccharomyces cerevisiae for bioethanol production. Enzyme Microb Technol 2008, 43, 120–123.
  • Raab A.M. et al. Metabolic engineering of Saccharomyces cerevisiae for the biotechnological production of succinic acid. Metab Eng 2010, 12(6), 518–525.
  • Porro D. et al. Replacement of a metabolic pathway for large-scale production of lactic acid from engineered yeasts. Appl Environ Microbiol 1999, 4211–4215.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Blood Serum Metabolomics Using Comprehensive Two-Dimensional Gas Chromatography High Resolution Time-of-Flight Mass Spectromery
How Comprehensive is Your Analysis? Human Molecular Profiling Using High Resolution Time-of-Flight Mass Spectrometry
Strategic Utilization of Gas Chromatography with Both Nominal and High Resolution Time-of-Flight Mass Spectrometers for Metabolomic Studies
Characterization of Complex Forensic Samples by Gas Chromatography–High Resolution Time-of-Flight Mass Spectrometry