Analysis of Rat Urine Using Rapid Microbore Metabolic Profiling (RAMMP) HILIC Chromatography with Ion Mobility-MS

Aplikace | 2018 | WatersInstrumentace
Iontová mobilita, LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
Zaměření
Metabolomika, Klinická analýza
Výrobce
Waters

Význam tématu


Metabolická fenotypizace za použití kapalinove chromatografie spojene s hmotnostní spektrometrií je klíčová pro pochopení biologických procesů a sledování účinku farmak. Zkrácení doby analýzy a zvýšení propustnosti laboratorních rutin přispívá k vyšší reprodukovatelnosti a omezení variabilních partiích vzorků.

Cíle a přehled studie / článku


Cílem bylo demonstrovat možnost rychlé analýzy polarních metabolitů v moči potkanů ošetřených tienilickou kyselinou (TA) metodou RAMMP HILIC spojenou s ion mobility hmotnostní spektrometrií (IMS MS) a porovnat ji s konvenčními UPLC protokoly.

Použitá metodika a instrumentace


Vzorky moči z 16 potkanů (kontrola a různé časy po dávce TA) byly naředěny 1:10 vodou a analyzovány:
  • LC systém: ACQUITY UPLC I-Class, kolona BEH Amide 1 mm × 50 mm, 1,7 µm, 50 °C, průtok 0,2 ml/min, gradient 99–50 % B a zpět za 3,3 min
  • MS systém: SYNAPT G2-Si, ESI pozitivní/negativní režim, HDMSE akvizice 50–1200 m/z, IMS T-wave velocity 700 m/z, pulse height 40 V
  • Softwary: MassLynx pro sběr dat, Progenesis QI a EZInfo pro zpracování, TargetLynx pro kvantifikaci

Hlavní výsledky a diskuse


Redukce délky běhu z 10 na 3,3 min u RAMMP neovlivnila významně rozlišení ani tvar špiček. Implementace IMS zvýšila kapacitu kolony o 51 % a vedla k identifikaci o 16 % více unikátních funkcí. Měření kolizního průřezu (CCS) bylo v rámci 5 % od předpovědí, což spolu s vyšším identifikačním skóre (+56 %) potvrdilo výhodu IMS pro spolehlivější výsledky.

Přínosy a praktické využití metody


Metoda umožňuje vysokopropustnou analýzu polarních metabolitů s vylepšenou reprodukovatelností mezi dávkami, zkrácením celkového času analýzy a vyšší jistotou identifikací, což je přínosné pro farmakologické, toxikologické i klinické studie.

Budoucí trendy a možnosti využití


Další rozvoj může směřovat k integraci rozsáhlejších databází CCS, automatizaci datových workflow, kombinaci s dalšími separačními metodami a rozšíření cílených metabolomických přístupů v rámci velkých kohortních studií.

Závěr


RAMMP HILIC s využitím IMS MS představuje robustní a rychlou strategii pro metabolickou fenotypizaci, která zvyšuje laboratořní propustnost a poskytuje vyšší specifitu a důvěryhodnost identifikací polarních metabolitů.

Reference


  • Dunn et al. Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas phase chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nature Protocols. 2011;6:1060–83.
  • Dunn et al. The importance of experimental design and QC samples in large-scale and MS-driven untargeted metabolomic studies of humans. Bioanalysis. 2012;4:2249–64.
  • Gray et al. Development of a Rapid Microbore Metabolic Profiling Ultraperformance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry Approach for high-Throughput Phenotyping Studies. Anal. Chem. 2016;88:5742–51.
  • Rodríguez-Suáez et al. An Ion Mobility Assisted Data Independent LC-MS Strategy for the Analysis of Complex Biological Samples. Current Analytical Chemistry. 2012;9:199–211.
  • Ruotolo et al. Peak capacity of ion mobility mass spectrometry: separation of peptides in helium buffer gas. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2002;782:385–92.
  • MetCCS Predictor website. Metabolomics Shanghai. 2024.

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

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Rapid Microbore Metabolic Profiling (RAMMP) with Ion Mobility for the Lipidomic Investigation of Plasma from Breast Cancer Patients
A RAPID ANALYTICAL PLATFORM FOR BIOFLUID PROFILING IN DISCOVERY METABOLOMICS AND LIPIDOMICS
Metabolomic Workflow Utilizing Rapid Microbore Metabolic Processing (RAMMP) in Conjunction with SONAR
Ion Mobility-Enabled Metabolite Identification of Tienilic Acid  and Tienilic Acid Isomer Using Mass-MetaSite and WebMetabase