单细胞代谢组学分析能够为对细胞功能分析提供诸多帮助。但是受制于测试条件问题,所得到的结果一直并不理想。随着质谱与单细胞提取手段的发展,目前已经出现了多种不同的提取方法。本文就基于FluidFM提取技术和MALDITOF联用的新型无损提取测试技术进行简述。
众所周知由于细胞异质性的存在,使得每个细胞的实际结构、功能都不完全相同,因此对于单细胞层面的研究变得十分具有意义。当前单细胞测序、转录技术已经发展的较为完备,具有比较成熟的模型。但是单细胞代谢组学的研究却仍处于起步阶段,因为细胞的代谢是十分复杂的。这不仅是细胞内代谢的化学成分种类多,浓度低,并且标记很有可能导致其生物功能被干扰改变。因此使用高灵敏质谱的测量策略有可能解决这一问题。
除了检测仪器,提取手段在检测过程中也起到十分重要的地位。目前的提取主要手段是将细胞消化、悬浮,然后进行裂解得到内容。这种方法需要将细胞悬浮并使用酶进行裂解。这一过程改变了细胞生存的环境,将无法避免的对细胞内部代谢物产生破坏性的影响。此外由于单个细胞的改变也将不可避免的对周边的细胞产生未知的影响。因此能够使用原位提取,在不破坏细胞结构、活力的条件下抽取内容的方法,将极大地帮助研究者得到最为原始的信息。然而直到目前,仍没有理想的方法能够在不破坏细胞情况下进行提取。本文就通过使用FluidFM 技术进行单细胞活体提取并联用质谱进行代谢物的检测进行阐述。
由于先前已经有CELL 报道了使用FluidFM 技术进行活体提取的方法,本文作者通过研究这篇作者的工作,开发了一套适合MALDI-TOF 质谱的分析方法,如图1 所示,并证实这种方法具有很高的灵敏度。
作者通过使用直接购买的400 nm 孔径的FluidFM 探针成功从预先使用GFP-HeLa 细胞中提取出0.8~2.7 pL 的细胞质,一方面确保细胞存活,一方面足够用于检测。随后将细胞提取物放置在质谱专用的95 μm microarrays 上,并立即吹干,以猝灭酶的活性。
随后将9AA 喷涂在microarrays 表面,并放入质谱检测。结果如图3 所示。他们成功通过这种方法检测到了各种酸类和磷酸类化合物,包括核糖核苷酸(cGMP)、UDP、ADP、ATP、活性糖(UDP-GlcNAc、UDP-Glc)、氨基酸(天冬氨酸、谷氨酸)、谷胱甘肽。
随后他们使用C13 标记的葡萄糖对细胞进行培养48h 并对细胞进行提取检测,如图4 所示。
一般来说质谱检测一般化合物的同位素峰往往以+1 为主。而U-13C 的主体骨架均已使用C13 标记,因此同位素累积高的物质即为代谢的主要产物。从结果上看同位素累计主要出现在核苷酸和活化糖上面,而谷氨酸和谷胱甘肽并没有出现同位素累积。这说明谷氨酸和谷胱甘肽来源于培养基,而葡萄糖主要通过糖磷酸途径合成活性糖和核酸。如图5 所示。总结:
本文通过一种全新的方式,实现了从活细胞中直接提取细胞质研究代谢产物的方法。通过这种方法能够让研究者在不杀死细胞,不改变细胞周边环境的条件下研究细胞最原始的代谢信息,并给持续监测同一个细胞提供了可能。相信在不久的将来使用FluidFM 技术提取技术将会帮助研究者更好的克服单细胞提取障碍,让研究者得到更加可靠、精准的单细胞信息。
参考文献:
(1) Tang, F. C.; Lao, K. Q.; Surani, M. A. Nat. Methods 2011, 8 (4), S6-S11.
(2) Fessenden, M. Nature 2016, 540 (7631), 153-155.
(3) Zenobi, R. Science 2013, 342 (6163), 1243259.
(4) Pan, Z. Z.; Raftery, D. Anal. Bioanal. Chem. 2007, 387 (2), 525-527.
(5) Svatos, A. Anal. Chem. 2011, 83 (13), 5037-5044.
(6) Bowen, B. P.; Northen, T. R. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2010, 21 (9), 1471-1476.
(7) Heinemann, M.; Zenobi, R. Curr. Opin. Biotechnol. 2011, 22 (1), 26-31.
(8) Amantonico, A.; Oh, J. Y.; Sobek, J.; Heinemann, M.; Zenobi, R. Angew. Chem. Int. Edit.2008, 47 (29), 5382-5385.
(9) Martano, G.; Delmotte, N.; Kiefer, P.; Christen, P.; Kentner, D.; Bumann, D.; Vorholt, J. A.Nat. Protoc. 2015, 10 (1), 1-11.
(10) Tachibana, C. Science 2014, 345, 1519-1521.
(11) Nemes, P.; Knolhoff, A. M.; Rubakhin, S. S.; Sweedler, J. V. Anal. Chem. 2011, 83 (17),6810-6817.
(12) Nemes, P.; Knolhoff, A. M.; Rubakhin, S. S.; Sweedler, J. V. ACS Chem. Neurosci. 2012,3 (10), 782-792.
(13) Ong, T. H.; Kissick, D. J.; Jansson, E. T.; Comi, T. J.; Romanova,
E. V.; Rubakhin, S. S.;Sweedler, J. V. Anal. Chem. 2015, 87 (14),
7036-7042.
(14) Janson, E. T.; Comi, T. J.; Rubakhin, S. S.; Sweedler, J. V. ACS Chem. Biol. 2016, 11 (9),2588-2595.
(15) Urban, P. L.; Jefimovs, K.; Amantonico, A.; Fagerer, S. R.; Schmid,
T.; Madler, S.;Puigmarti-Luis, J.; Goedecke, N.; Zenobi, R. Lab Chip
2010, 10 (23), 3206-3209.
(16) Ibanez, A. J.; Fagerer, S. R.; Schmidt, A. M.; Urban, P. L.;
Jefimovs, K.; Geiger, P.;Dechant, R.; Heinemann, M.; Zenobi, R. Proc.
Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2013, 110 (22), 8790-8794.
(17) Krismer, J.; Steinhoff, R. F.; Zenobi, R. Chimia 2016, 70 (4), 236-239.
(18) Masujima, T. Anal. Sci. 2009, 25 (8), 953-960.
(19) Date, S.; Mizuno, H.; Tsuyama, N.; Harada, T.; Masujima, T. Anal. Sci. 2012, 28 (3),201-203.
(20) Fukano, Y.; Tsuyama, N.; Mizuno, H.; Date, S.; Takano, M.; Masujima, T. Nanomedicine 2012, 7 (9), 1365-1374.
(21) Mizuno, H.; Tsuyama, N.; Date, S.; Harada, T.; Masujima, T. Anal. Sci. 2008, 24 (12),1525-1527.
(22) Esaki, T.; Masujima, T. Anal. Sci. 2015, 31 (12), 1211-1213.
(23) Gong, X. Y.; Zhao, Y. Y.; Cai, S. Q.; Fu, S. J.; Yang, C. D.;
Zhang, S. C.; Zhang, X. R. Anal. Chem. 2014, 86 (8), 3809-3816.
(24) Pan, N.; Rao, W.; Kothapalli, N. R.; Liu, R. M.; Burgett, A. W. G.; Yang, Z. B. Anal. Chem. 2014, 86 (19), 9376-9380.
(25) Zhang, L. W.; Vertes, A. Anal. Chem. 2015, 87 (20), 10397-10405.
(26) Aerts, J. T.; Louis, K. R.; Crandall, S. R.; Govindaiah, G.; Cox,
C. L.; Sweedler, J. V. Anal. Chem. 2014, 86 (6), 3203-3208.
(27) Guillaume-Gentil, O.; Grindberg, R. V.; Kooger, R.;
Dorwling-Carter, L.; Martinez, V.; Ossola, D.; Pilhofer, M.; Zambelli,
T.; Vorholt, J. A. Cell 2016, 166 (2), 506-516.
(28) Meister, A.; Gabi, M.; Behr, P.; Studer, P.; Voros, J.; Niedermann,
P.; Bitterli, J.; Polesel-Maris, J.; Liley, M.; Heinzelmann, H.;
Zambelli, T. Nano Lett. 2009, 9 (6), 2501-2507.
(29) Guillaume-Gentil, O.; Potthoff, E.; Ossola, D.; Franz, C. M.;
Zambelli, T.; Vorholt, J. A. Trends Biotechnol. 2014, 32 (7), 381-388.
(30) Guillaume-Gentil, O.; Potthoff, E.; Ossola, D.; Dorig, P.; Zambelli, T.; Vorholt, J. A. Small 2013, 9 (11), 1904-1907.
(31) Schmidt, A. M.; Fagerer, S. R.; Jefimovs, K.; Buettner, F.; Marro,
C.; Siringil, E. C.; Boehlen, K. L.; Pabst, M.; Ibanez, A. J. Analyst
2014, 139 (22), 5709-5717.
(32) Jeffries, N. Bioinformatics 2005, 21 (14), 3066-3073.
(33) Vermillion-Salsbury, R. L.; Hercules, D. M. Rapid Commun. Mass Sp. 2002, 16 (16), 1575-1581.
(34) Kentner, D.; Martano, G.; Callon, M.; Chiquet, P.; Brodmann, M.;
Burton, O.; Wahlander, A.; Nanni, P.; Delmotte, N.; Grossmann, J.;
Limenitakis, J.; Schlapbach, R.; Kiefer, P.; Vorholt, J. A.; Hiller, S.;
Bumann, D. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2014, 111 (27),9929-9934.
(35) Chen, Y. J.; Huang, X. J.; Mahieu, N. G.; Cho, K.; Schaefer, J.; Patti, G. J. Biochemistry 2014, 53 (29), 4755-4757.
(36) Actis, P.; Maalouf, M. M.; Kim, H. J.; Lohith, A.; Vilozny, B.; Seger, R. A.; Pourmand, N. ACS Nano 2014, 8 (1), 546-553.
细胞凋亡的调控失常是肿瘤发生的标志性事件之一,多种抗癌药物通过与细胞膜相互作用触发肿瘤细胞凋亡。在此过程中,细胞膜微环境的变化及代谢重编过程,可通过脂质组学进行精确表征。但由于单细胞尺寸小且群体内部脂......
近日,我所生物分子结构表征新方法研究组(1822组)王方军研究员团队和化学反应动力学全国重点实验室基元反应动力学研究组(1111组)肖春雷研究员团队,联合厦门大学杭纬教授团队、深圳先进光源研究院殷志斌......
为促进细胞生物学,成像技术和单细胞技术融合创新和交流发展。CSCB和横河电机生命科学组织了“从单细胞到全景组学:高内涵技术的突破性拓展与应用”分论坛。届时将邀请袁霞教授(北京大学),JONATHANS......
中国农业大学动物科学技术学院教授孙东晓团队构建了覆盖奶牛59种组织、179万个细胞的多组织单细胞表达图谱,为解析牛重要性状遗传调控机制、推进精准育种及探索人类疾病的牛模型研究提供了重要资源。9月5日,......
厦门大学教授史大林团队基于在西北太平洋副热带流涡区开展的高分辨率观测,定量分析了固氮生物群落的丰度、结构和固氮速率,进而应用广义加性模型刻画的优势固氮蓝藻的生态位特征预测了其在全球海洋的主要分布格局,......
得益于双子叶模式植物拟南芥和单子叶模式植物水稻的遗传学研究,植物发育生物学在过去40年取得了长足发展。植物分生组织(干细胞)的建立与维持机制、重要组织和器官的分化轨迹及其核心调控网络已初步建立。这些基......
近日,中国科学院广州生物医药与健康研究院研究员林达等报道了新开发的单细胞多组学技术——Uni-C。该方法可在一个细胞中同时解析基因组大尺度结构变异(如SV、CNV、ecDNA)、小尺度突变(SNP/I......
记者杨舒从中国农业科学院生物技术研究所获悉,该所作物耐逆性调控与改良创新团队日前联合国内外研究机构,构建了首个水稻的多器官单细胞多组学图谱,系统解析了水稻不同细胞类型的功能及其对复杂性状的调控作用,有......
作为当前生物医学研究的前沿热点领域,单细胞蛋白质组学通过在单细胞层面上探索蛋白质表达模式,精确揭示细胞异质性,为解码生命过程和疾病发生机制提供了独特视角,已成为赋能精准医疗和生物医药创新的关键技术,是......
BeaconDiscovery™单细胞功能表征平台将帮助研究者解锁活体单细胞功能分析的全部潜力。它采用Beacon®的光电定位(OEP)和微流体芯片光技术,使研究人员能够实时探索多模态和动态细胞反应,......