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Updated: Jul 11, 2025
11:46
Shotgun Lipidomics of Rodent Tissues
Published on: November 18, 2022
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Q-RAI数据独立获取用于脂质组定量分析
Jing Kai Chang1,2, Guoshou Teo3, Yael Pewzner-Jung4
1Precision Medicine Translational Research Programme and Department of Biochemistry, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore, Singapore.
Scientific reports
|November 7, 2023
概括
本研究引入了一种新的非向性脂管学工作流程,使用四极溶解全离子 (Q-RAI) 数据独立获取 (DIA) 来进行可重复性脂质识别和量化. 该方法对探索性生物学研究和生物标志物发现有希望.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 分析化学 分析化学
- 质谱测量质量谱测量
背景情况:
- 非向性脂管学对于产生假设和发现疾病生物标志物至关重要.
- 目前的LC-MS非定位方法通常使用数据依赖采集 (DDA) 进行识别,仅使用MS进行量化.
- 需要改进工作流程,以便同时识别和量化脂质.
研究的目的:
- 介绍一个使用Q-RAI DIA获取的新型非定向脂管学工作流.
- 为了使复杂的生物样本中的脂质能够进行可重复的识别和量化.
- 根据既定方法评估工作流的性能.
主要方法:
- 在Agilent 6546 Q-TOF质谱仪上在数据独立获取 (DIA) 模式下实现四极分辨率全离子 (Q-RAI) 获取.
- 使用MetaboKit软件进行基于DDA的光谱库构建和峰值区域提取 (MS1和MS2).
- 在人类血脂提取物和来自胺合成酶2 (CerS2) null小鼠的血清上测试工作流程.
主要成果:
- 在Q-RAI DIA工作流中,可以将MS1和MS2量化与多重反应监测 (MRM) 目标分析相比较.
- 在CerS2无菌小鼠血清中与野生类型相比,确定了88种显著不同的脂类物种.
- 在探索性研究中证明了脂质的可重现的相对量化.
结论:
- Q-RAI DIA 工作流提供了一种可靠的方法,用于同时识别和量化脂质.
- 这种方法适用于在非向性脂管学中产生假设和发现生物标志物.
- 该工作流提高了脂质组分析的可重现性和准确性.
