單細胞代謝組學分析能夠為對細胞功能分析提供諸多幫助。但是受制于測試條件問題,所得到的結果一直并不理想。隨著質譜與單細胞提取手段的發展,目前已經出現了多種不同的提取方法。本文就基于FluidFM提取技術和MALDITOF聯用的新型無損提取測試技術進行簡述。
眾所周知由于細胞異質性的存在,使得每個細胞的實際結構、功能都不完全相同,因此對于單細胞層面的研究變得十分具有意義。當前單細胞測序、轉錄技術已經發展的較為完備,具有比較成熟的模型。但是單細胞代謝組學的研究卻仍處于起步階段,因為細胞的代謝是十分復雜的。這不僅是細胞內代謝的化學成分種類多,濃度低,并且標記很有可能導致其生物功能被干擾改變。因此使用高靈敏質譜的測量策略有可能解決這一問題。
除了檢測儀器,提取手段在檢測過程中也起到十分重要的地位。目前的提取主要手段是將細胞消化、懸浮,然后進行裂解得到內容。這種方法需要將細胞懸浮并使用酶進行裂解。這一過程改變了細胞生存的環境,將無法避免的對細胞內部代謝物產生破壞性的影響。此外由于單個細胞的改變也將不可避免的對周邊的細胞產生未知的影響。因此能夠使用原位提取,在不破壞細胞結構、活力的條件下抽取內容的方法,將極大地幫助研究者得到最為原始的信息。然而直到目前,仍沒有理想的方法能夠在不破壞細胞情況下進行提取。本文就通過使用FluidFM 技術進行單細胞活體提取并聯用質譜進行代謝物的檢測進行闡述。
由于先前已經有CELL 報道了使用FluidFM 技術進行活體提取的方法,本文作者通過研究這篇作者的工作,開發了一套適合MALDI-TOF 質譜的分析方法,如圖1 所示,并證實這種方法具有很高的靈敏度。
作者通過使用直接購買的400 nm 孔徑的FluidFM 探針成功從預先使用GFP-HeLa 細胞中提取出0.8~2.7 pL 的細胞質,一方面確保細胞存活,一方面足夠用于檢測。隨后將細胞提取物放置在質譜專用的95 μm microarrays 上,并立即吹干,以猝滅酶的活性。
隨后將9AA 噴涂在microarrays 表面,并放入質譜檢測。結果如圖3 所示。他們成功通過這種方法檢測到了各種酸類和磷酸類化合物,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。
隨后他們使用C13 標記的葡萄糖對細胞進行培養48h 并對細胞進行提取檢測,如圖4 所示。
一般來說質譜檢測一般化合物的同位素峰往往以+1 為主。而U-13C 的主體骨架均已使用C13 標記,因此同位素累積高的物質即為代謝的主要產物。從結果上看同位素累計主要出現在核苷酸和活化糖上面,而谷氨酸和谷胱甘肽并沒有出現同位素累積。這說明谷氨酸和谷胱甘肽來源于培養基,而葡萄糖主要通過糖磷酸途徑合成活性糖和核酸。如圖5 所示。總結:
本文通過一種全新的方式,實現了從活細胞中直接提取細胞質研究代謝產物的方法。通過這種方法能夠讓研究者在不殺死細胞,不改變細胞周邊環境的條件下研究細胞最原始的代謝信息,并給持續監測同一個細胞提供了可能。相信在不久的將來使用FluidFM 技術提取技術將會幫助研究者更好的克服單細胞提取障礙,讓研究者得到更加可靠、精準的單細胞信息。
參考文獻:
(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.
中國農業大學動物科學技術學院教授孫東曉團隊構建了覆蓋奶牛59種組織、179萬個細胞的多組織單細胞表達圖譜,為解析牛重要性狀遺傳調控機制、推進精準育種及探索人類疾病的牛模型研究提供了重要資源。9月5日,......
廈門大學教授史大林團隊基于在西北太平洋副熱帶流渦區開展的高分辨率觀測,定量分析了固氮生物群落的豐度、結構和固氮速率,進而應用廣義加性模型刻畫的優勢固氮藍藻的生態位特征預測了其在全球海洋的主要分布格局,......
得益于雙子葉模式植物擬南芥和單子葉模式植物水稻的遺傳學研究,植物發育生物學在過去40年取得了長足發展。植物分生組織(干細胞)的建立與維持機制、重要組織和器官的分化軌跡及其核心調控網絡已初步建立。這些基......
近日,中國科學院廣州生物醫藥與健康研究院研究員林達等報道了新開發的單細胞多組學技術——Uni-C。該方法可在一個細胞中同時解析基因組大尺度結構變異(如SV、CNV、ecDNA)、小尺度突變(SNP/I......
記者楊舒從中國農業科學院生物技術研究所獲悉,該所作物耐逆性調控與改良創新團隊日前聯合國內外研究機構,構建了首個水稻的多器官單細胞多組學圖譜,系統解析了水稻不同細胞類型的功能及其對復雜性狀的調控作用,有......
作為當前生物醫學研究的前沿熱點領域,單細胞蛋白質組學通過在單細胞層面上探索蛋白質表達模式,精確揭示細胞異質性,為解碼生命過程和疾病發生機制提供了獨特視角,已成為賦能精準醫療和生物醫藥創新的關鍵技術,是......
BeaconDiscovery?單細胞功能表征平臺將幫助研究者解鎖活體單細胞功能分析的全部潛力。它采用Beacon?的光電定位(OEP)和微流體芯片光技術,使研究人員能夠實時探索多模態和動態細胞反應,......
2025年4月26日,由北京市科學技術研究院分析測試研究所(北京市理化分析測試中心)、創新方法研究會科學工具專業委員會、北京理化測試技術有限公司主辦,北京市科學技術研究院生物技術與健康研究所、寧波華儀......
喉氣管狹窄(LTS)作為臨床上棘手的上呼吸道疾病,其典型特征是細胞外基質(ECM)異常沉積導致的氣道狹窄。隨著COVID-19等公共衛生事件中氣管插管應用的增加,醫源性LTS的發生率顯著上升。盡管手術......
由于無法對蛋白實現擴增,因此在單細胞多組學的研究中,單細胞蛋白質組學是最具挑戰的研究,近年來已取得突飛猛進的進展。除了質譜儀檢測靈敏度的提升,在前端取樣、預處理和分離方面的巨大進步是重要因素,這和微流......