从采样到数据独立获取质谱的神经特性工作流程
Samuel Okyem1, Yanqi Tan1, Elena Romanova1
1Department of Chemistry, University of Illinois Urbana-Champaign; Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois Urbana-Champaign.
Journal of visualized experiments : JoVE
|August 25, 2025
概括
分析大脑神经是具有挑战性的,因为它们的数量很少,处理过程也很复杂. 本研究使用数据依赖采集 (DDA) 和数据独立采集 (DIA) 来改善大鼠大脑中神经的检测和量化.
科学领域:
- 神经科学
- 生物化学
- 分析化学
背景情况:
- 内生神经对大脑功能至关重要, 调节行为, 压力, 疼痛和平衡.
- 分析神经是技术上具有挑战性的,因为它们的丰度很低,降解速度很快,处理变量很小,并且在质谱学中信号稀疏.
- 现有的方法与神经的动态范围和后翻译性修改作斗争.
研究的目的:
- 开发和验证基于质谱 (MS) 的综合工作流程,用于分析Rattus norvegicus脑组织中的神经.
- 提高神经检测和量化的灵敏度,准确性和可重复性.
- 为研究复杂生物样本中的神经表达和功能提供一个强大的平台.
主要方法:
- 使用了timsTOF质谱平台,使用数据依赖采集 (DDA) 和数据独立采集 (DIA).
- 实施优化样品准备协议,包括剖析,提取和清理.
- 进行了纳米液态染色学 (LC) -MS与离子移动性气相分化以改善检测.
- 在Skyline中利用DDA生成的光谱库进行基于DIA的量化,用于高可靠性MS2级测量.
主要成果:
- 综合的DDA- DIA工作流显著增加了大鼠大脑组织中的神经覆盖率.
- 与传统方法相比,获得了更高的定量可重复性.
- 通过光谱库支持实现了高可靠性MS2级测量.
结论:
- 开发的工作流提供了一个强大而灵敏的平台,用于复杂的大脑组织的综合性神经分析.
- 这种方法克服了以前的神经检测和量化方面的技术限制.
- 这项协议有助于更深入地了解神经在脑功能和疾病中的作用.
