代谢组学和脂质组学已越来越成为生命科学研究的关键手段,然而脂质分子的精准结构阐释、低丰度代谢物的准确定性和定量,依然存在挑战。
以花生四烯酸为例,其学名为二十碳四烯酸,属Omega6族长链多元不饱和脂肪酸,这种具有四个双键的20碳脂肪酸于1909年由 Percival Hartley 从哺乳动物组织中首次被分离并鉴定出来。这是在色谱法或任何光谱方法(MS、红外、UV 或 NMR)出现之前完成的。1913年,根据其与众所周知的花生酸 (C20:0) 的关系,提出了花生四烯酸这一名称。直到 1940 年,四个双键的位置才被定义为 20 个碳链的 5,8,11,14。1961 年报道了全合成,最后,双键的构型被确认为all cis-5,8,11,14。花生四烯酸的结构确证历经约50年,几代研究者从碳链的长度,双键的位置,化学合成等方面对花生四烯酸进行了完整的研究。其中四个双键的位置经历了几位科学家共同努力才得以确证,其艰难曲折的过程证明了确定双键位置是一个重大的难题和挑战。假如当时有质谱技术这些研究将变得简单,SCIEX ZenoTOF™ 7600系统电子活化解离(EAD)技术可以在一次实验中完成脂质的完整表征,包括鉴定脂质的端基、区域异构、顺/反异构、骨架、双键等,提供脂质组学深度研究的精确视角,同时Zeno™ Trap(Zeno 阱)功能使发现更低含量的代谢物成为可能。
ZenoTOF™ 7600系统的电子活化解离技术用于甘油三酯化合物的深度研究

质谱作为脂质组学最重要的研究手段之一,在脂质双键异构体的鉴定方面却面临着极大的挑战。这主要是因为在传统的脂质组学质谱分析中,所采用的碰撞诱导解离技术 (CID),无法使目标物在C=C键处断裂产生与其位置相关的特征离子。ZenoTOF™ 7600系统的电子活化解离技术 (EAD) 可以在单键处断裂,双键处不断裂,直观的帮助我们判断出双键位置,同时这种碎裂模式得到丰度的碎片信息,获得更多脂质结构诊断信息,可以判断脂质类别,每条脂肪酸链信息和双键位置,很适用于脂质化合物和脂质组学的深度研究。本文使用ZenoTOF™ 7600系统对甘油三酯类化合物进行深度结构解析,一针进样即可快速得到头基、特征诊断离子、脂肪酸链和双键位置信息,鉴定甘油三酯化合物。

SCIEX ZenoTOF™ 7600系统的电子活化解离技术用于脂质化合物的深度研究

本文使用ZenoTOF™ 7600系统的电子活化解离技术对脂质结构进行解析,方法具有以下特点:
1.可以一针进样得到脂质丰富的碎片信息,可以得到头部基团、脂质骨架、特征诊断离子、脂肪酸链和双键位置信息,准确的鉴定出脂质化合物。
2.对于CID技术得到的头部基团信息一致,需要耗时去区分的两大类脂质磷脂酰胆碱(PC)和鞘磷脂(SM),可以直接通过EAD技术得到的二级质谱图判断。
3.可优化的电子动能(Electron KE)和电子流(Electron beam current)可以得到更丰富和质量好的二级碎片,Zeno™ trap的阱集功能可以使得即使很低的碎片依旧可以得到,更准确的判断化合物结构。

SCIEX ZenoTOF™ 7600系统Zeno Trap功能在代谢组学分析中的应用

Zeno Trap在代谢组学中的应用特点:
1.定量实验,提高MRMHR(高分辨多重反应监测)定量灵敏度;
2.定性实验,提高数据库匹配的置信度;特别是对低含量化合物,也能获得优异的数据库匹配;
3.大队列实验中,配合130 Hz (5 ms/ scan)快速扫描速度,保证化合物的覆盖率和MS/MS谱图质量的前提下,至少可以缩减一半的样品运行时间。

参考文献:
Martin, Sarah A., Alan R. Brash, and Robert C. Murphy. "The discovery and early structural studies of arachidonic acid." Journal of lipid research 57.7 (2016): 1126-1132.
SCIEX 2021年度高分辨质谱新品ZenoTOF™ 7600 系统,荣获“2021 ANTOP最受好评的多重碎裂高分辨质谱创新奖”

高分辨质谱ZenoTOF™ 7600系统
Zeno trap和EAD作为 MS/MS 灵敏度和碎裂技术的阶段性飞跃的强大组合。 它们共同提供了获取所需的关键 MS/MS 信息的能力:表征大分子,包括翻译后修饰;阐明小分子和脂质的位置异构体。ZenoTOF™ 7600系统的主要性能突破:改善QTOF MS/MS 占空比问题
➤ >90% 的离子注入 TOF
➤ 使用 Zeno trap技术可将灵敏度提高约 5-20 倍
➤ 鉴定和定量低丰度离子
所有分子类型的可调碎裂
采用可控能量的电子活化解离 (EAD)
MS/MS 扫描速率高达133 Hz
改进的 数据依赖型采集DDA 和高分辨率 MRMHR
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