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                新型光衍生质谱分析实现脂质深度结构解析

                2020/06/05
                导读
                为了利用单一方法实现脂质的近全结构解析,清华大学精密仪器系质谱研究团队于近期在Nature Communications上发表了题为“Large-scale lipid analysis with C=C location and sn-position isomer resolving power”的论文。

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                图1. 脂质异构体的全面结构解析。a. 脂质五个层面的结构信息。b.用于脂质深度结构解析的在线光化学衍生-串联质谱方法。c.癌及癌旁组织中脂质C=C/sn位置异构体组成对比。


                  


                脂质作为四大类生物分子和三大类营养素之一,不仅是质膜基本组成单元和能量的载体,也在信号转导和蛋白质功能调控等方面发挥着积极和关键性作用。尽管大规模脂质的质谱分析已非常成熟,但脂质的精细结构解析问题一直没有解决,严重阻碍了脂质的生物学功能研究。从结构上看,生物体内脂质的复杂性源于脂质类型、脂肪酸链及sn位置、以及碳碳双键(C=C)数量、位置及几何结构等多重结构特征。


                为了利用单一方法实现脂质的近全结构解析,清华大学精密仪器系质谱研究团队于近期在Nature Communications上发表了题为“Large-scale lipid analysis with C=C location and sn-position isomer resolving power”的论文。该研究基于光衍生试剂2-乙酰吡啶和串联质谱,发展了可用于大规模脂质精细结构解析的策略。该方法通过单次分析即可实现磷脂类型、脂肪酸链及sn位置、C=C位置等结构信息的全面获取,并实现脂质C=C和sn位置异构体的定量分析。该方法可在大多数具备多级质谱功能的商用质谱仪上实现,无需对质谱仪进行改造,具有广阔的应用空间。


                在生物医学应用方面,利用该方法对人不同亚型的乳腺癌细胞开展了深度脂质组学分析,揭示出脂质C=C异构体组成随乳腺癌细胞侵袭性连续变化,表明脂质C=C异构体有可能作为癌症进展的标记物,后续将对此深入研究。此外,通过脂质C=C及sn两类异构体的定性和定量分析,成功地区分出II型糖尿病人血浆和人肺癌组织,表明脂质深度结构分析有用于疾病诊断的潜力。

                 

                注:本文转载自Nature自然科研。

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