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J-GLOBAL ID：201902263526466600   整理番号：19A1804447

全イオンフラグメンテーション取得を用いた代謝産物同定のための高特異性を有する液体クロマトグラフィー-高分解能質量分析メタボロミクス法の開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry Metabolomics Method with High Specificity for Metabolite Identification Using All Ion Fragmentation Acquisition

著者 (9件)： Naz Shama (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Gallart-Ayala Hector (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Reinke Stacey N. (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Mathon Caroline (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Blankley Richard (Agilent Technologies, Cheshire, U.K.) ,  Chaleckis Romanas (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Chaleckis Romanas (Gunma University Initiative for Advanced Research (GIAR), Gunma University, Japan) ,  Wheelock Craig E. (Division of Physiological Chemistry 2, Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Karolinska Institutet, Sweden) ,  Wheelock Craig E. (Gunma University Initiative for Advanced Research (GIAR), Gunma University, Japan)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 89  号： 15  ページ： 7933-7942  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能質量分析(HRMS)に基づくメタボロミクス法は顕著な進歩を遂げた。しかしながら,代謝産物同定は,生物学的状況へのメタボロミクスデータの翻訳における重要なボトルネックをもつ依然として大きな課題である。本研究では,液体クロマトグラフィー(LC)-HRMSメタボロミクス法を,全てのイオンフラグメンテーション(AIF)取得法を用いて開発した。代謝産物アノテーションにおける特異性を増加させるために,4つの基準を考慮した。(i)正確な質量(AM),(ii)保持時間(RT),(iii)MS/MSスペクトル,(iv)生成物/前駆体イオン強度比。4つの衝突エネルギーでAMRTとMS/MSスペクトル情報を含む408の代謝産物の自家質量スペクトルライブラリーを構築した。分析標準対試料マトリックス中の代謝産物のイオン比の間の相対標準偏差を,代謝産物の同一性を確立するための付加的尺度として用いた。次に,標的代謝産物スクリーニングのためのデータ処理法を作成し,m/z,RT,MS/MS,およびイオン比情報を413の代謝産物のそれぞれについて合体させた。データ処理法において,前駆体イオンと生成物イオンを,それぞれ,量子化剤と適格イオンとして考慮した。また,前駆体イオンの代わりに量子化剤イオンとして特定の生成物イオンを選択することにより,共溶出する等圧化合物を区別するスキームも含めた。現在のAIFアプローチの利点は,完全なスキャンデータの同時収集であり,データベースに含まれない代謝産物の同定を可能にする。著者らのデータ獲得戦略は,代謝産物同定における改良された精度と組み合わせて,データベース依存性標的化および非標的化メタボロミクスの同時混合物を可能にし,メタボロミクス実験で得られた生物学的情報の質を増加させる。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 走査 ,  前駆体 ,  ターゲティング ,  アノテーション ,  *液体クロマトグラフィー ,  *代謝産物 ,  溶出 ,  *イオン ,  質量スペクトル ,  データベース ,  スクリーニング ,  データ収集 ,  保持時間
準シソーラス用語： *メタボロミクス ,  *特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 質量分析  (CC03013N) ,  代謝一般  (EB02030C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (9件)： イオン ,  フラグメンテーション ,  代謝産物 ,  同定 ,  特異性 ,  液体クロマトグラフィー ,  高分解能質量分析 ,  メタボロミクス ,  開発