液质联用仪
代谢表型分析在临床和流行病学研究方面都有着很大的帮助,通常使用质谱来完成这一工作,用于高通量和稳定的测量疾病相关的代谢物。传统的定量分析使用三重四级杆的方法,但这种方法缺乏发现新的代谢物的能力。因此,Jeremy K. Nicholson团队1于2021年在《Talanta》上发表了《Asimultaneous exploratory and quantitative amino acid and biogenic amine metabolic profiling platform for rapid disease phenotyping via UPLC-QToF-MS》,提出了一种基于高分辨质谱(HRMS)的工作流程,在定量34中氨基酸及其他生物胺类代谢物的同时,还可进行全扫对未知代谢物进行探索。
本研究使用三种人类体液(血浆,血清和尿液)对比了高分辨QTOF和传统QQQ的定量结果,发现两者准确度和精密度相当,且线性良好。将该方法扩展应用于SARS-CoV-2阳性患者和健康组血浆样本的对比分析,QQQ和QTOF均可实现两类样本的正确分类。重要的是,QTOF的全扫描数据可回溯分析,对34个目标定量物质之外的其他的感兴趣的生物标志物进行定量分析。
实验设计
QQQ和QTOF使用同样的液相条件,QQQ使用MRM扫描模式,QTOF使用bbCID扫描模式。QTOF使用的为布鲁克的impact II。
两种仪器对比时线性,精度度和准确性,特异性等计算判断方法依据FDA和EMA生物分析指南进行。日内稳定性通过在一天内多次重复分析不同浓度的QC样本进行,日间稳定性在三天内分析不同浓度的QC样本并进行对比。
实际样本的对比,进行了两组实验。第一组比较了两种不同仪器平台,定量人体血浆,血清和尿液样本中34种目标代谢物的结果。第二组使用两种质谱分析SARS-CoV-2感染者和健康人群样本,并进行统计学分析。
结论
线性和特异性
QTOF和QQQ均能在1-400umol/L范围内实现良好线性,相关系数大于0.99,残差小于15%。表明QTOF在所需浓度范围良好的定量能力。
QQQ一般情况下,会选择一个定性离子和一个定量离子来确证目标化合物并进行定量。但当目标化合物有背景干扰时,可能需要改变其定性离子来确证化合物,或者在样本前处理/色谱分离过程除去干扰。但高分辨QTOF可以使用高精度的窄窗口实现化合物筛选和定量。下图给出了一个相关的例子,分析尿液中的精氨酸时QQQ受到背景杂质干扰,但QTOF并不会。
准确度和精密度
对比了两台QTOF,三台QQQ的日间和日内精密度。根据欧洲生物分析论坛关于血浆代谢物分析的提议,我们的检测验证的预定义接受标准是四个不同浓度的QC样本的三次重复的平均偏差和CV为20%。图2显示了对NISTSRM1950样本中部分氨基酸定量结果日间精密度的雷达图。
不同平台仪器对比
为了评估本研究中五台仪器上实际样品的定量结果之间的一致性,对12个血浆、血清和尿液样品的氨基酸定量结果进行了比较。图3所示的相关矩阵表明,两类仪器平台的实际血浆样品中氨基酸的计算浓度之间高度一致,相关系数>0.849.
PCA分析
PCA是代谢分析中常用的分析方法,用于对大批量数据的统计学分析。这里,我们使用PCA对34种氨基酸及生物胺类化合物进行分析,这34种代谢物在之前的文章中被验证为SARS-CoV-2感染引起相关变化的代谢物。图4给出了QQQ和QTOF数据PCA的结果。两类仪器均可明显区分健康组和感染组。区分健康对照组和COVID-19感染者的能力证明了该方法对COVID-19进一步研究的价值。
QTOF同时定性和定量分析
使用QTOF相比于QQQ最大的优点是数据采集过程中能最大程度的保留样本的信息,尤其是在样本非常珍贵的情况下,只需一针进样,就可以同时进行定性和定量分析。不仅可以进行靶向分析,还可进行非靶向目标物的分析。非靶向的分析可通过MetaboScape软件实现。
在刚才的样本分析中,QTOF的全扫共扫描到2700多个特征峰,而QQQ只能扫描目标的34个化合物。这2700个特征峰中,存在很多潜在的标志物,使用QTOF可以对这些标志物进行定性和定量。下图给出了分析的相关示例。
参考文献
Nicola Gray, Nathan G. Lawler, Rongchang Yang, Aude-Claire Morillon , Melvin C.L. Gay, Sze-How Bong, Elaine Holmes, Jeremy K. Nicholson, Luke Whiley. "A simultaneous exploratory and quantitative amino acid and biogenic amine metabolic profiling platform for rapid disease phenotyping via UPLC-QToF-MS", Talanta 223 (2021) 121872.
[来源:布鲁克·道尔顿(Bruker Daltonics)]
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