在单细胞代谢学质谱学中准备和丰富样本的机会和挑战

科学领域:

• 生物化学 生物化学
• 分析化学 分析化学
• 细胞生物学 细胞生物学

背景情况:

• 单细胞在新陈代谢,耐药性和疾病中的异质性需要先进的分析技术.
• 代谢组提供了细胞状态的直接视图,使单细胞代谢组对于理解这种异质性至关重要.
• 在单细胞水平上分析代谢物具有挑战,因为其体积小,度范围广.

研究的目的:

• 审查最近在单细胞代谢学工作流程和数据分析方面的进展.
• 为了强调高通量,用于分析大细胞群的自动化方法的重要性.
• 根据实验目标,提供优化单细胞代谢的建议.

主要方法:

• 质谱法 (MS) 是首选的技术,因为其对代谢物检测的高灵敏度和分辨率.
• 微流体技术的进步使得自动细胞挑选和代谢物提取成为可能.
• 毛细管电泳 (CE) 和离子运动谱是分离和分析的关键技术.
• 图像识别有助于自动化细胞识别.

主要成果:

• 在微采样,CE和离子移动性光谱学方面取得了重大进展,其中一些应用到高通量分析中.
• 微流体和图像识别已经自动化了工作流程中的关键步骤,包括细胞处理和识别.
• 使用各种数据分析技术,从传统化学测量到先进化学测量.
• 数据可查找性,可访问性,互操作性和可重复使用性 (FAIR原则) 的改进正在进行中.

结论:

• 自动化和高通量能力对于统计学上强大的单细胞代谢学是必不可少的.
• 需要不断开发分析技术和数据处理,才能充分发挥单细胞代谢学的潜力.
• 建议将工作流程和数据分析策略与特定的实验目标相适应,以获得最佳结果.