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英国伯明翰大学:高通量体外代谢组学的自动化样品制备和数据收集工作流程

发布时间:2024年07月16日 | 更新时间:2024-07-15 16:16 | 作者:Watson

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作者:熊建锋

简介:来源:燃新闻,转载请注明来源

研究背景 近些年,学术界、工业界和监管机构已开始认识到体外、计算机和化学方法、高通量筛选、组学技术或其组合等作为化学风险评估新方法的价值。其中,高通量体外代谢组学具备快速识别和表征生物系统对化学品暴露的反应的优点被广泛研究,但其样品制备耗时较长。来自英国伯明翰大学的 Julia M. Malinowska 和 Mark R. Viant 博士
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研究背景

近些年,学术界、工业界和监管机构已开始认识到体外、计算机和化学方法、高通量筛选、组学技术或其组合等作为化学风险评估新方法的价值。其中,高通量体外代谢组学具备快速识别和表征生物系统对化学品暴露的反应的优点被广泛研究,但其样品制备耗时较长。来自英国伯明翰大学的 Julia M. Malinowska 和 Mark R. Viant 博士及其团队在 Metabolites 期刊发表了文章,开发了体外代谢组学的自动化样品制备和数据收集工作流程,加快了化学风险评估的步伐。

图形摘要。

研究过程与结果

本研究使用使用 Biomek i7 混合工作站和光谱拼合 nESI-DIMS 开发、表征和演示了用于 96 孔微孔板中 HepaRG 肝细胞体外代谢组学的自动化样品制备和分析工作流程,评估的实验条件包括代谢物提取的日期、96 孔微孔板中样品的提取顺序、96 孔微孔板在仪器平台上的位置以及微孔板内的孔位置,进行了细胞内代谢物提取分析自动化平台的灵敏度和重复性评价。

图 1. 评估体外代谢组学自动样品制备工作流程的实验设计概述。

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如表 1 所示,基于假定分配给内部标准的光谱特征评估自动体外代谢组学工作流程,分别评估经概率商归一化 (PQN) 后和可变特征的过滤 (RSD过滤) 两种数据处理方法后,极性代谢物阳性 P(+),阴性 P(−) 和脂质阳性 L(+) 三种 nESI-DIMS 检测中的灵敏度及可重复性,在光谱特征强度的中位数相对标准差值 (mRSD) 下面的括号中给出了重复次数。

表 1. 三种 nESI-DIMS 检测中自动体外代谢组学工作流程的分析敏感性以及生物可重复性分析。

图 2. 所有三个 nESI-DIMS 测定使用 96 孔微孔板,标记为“TP”,表明其提取顺序 (1-3) 在 PQN 后和 RSD 过滤后在仪器甲板上的位置 (a-b)。对于每个 96 孔微孔板,对研究中 QC 样品中 RSD 超过 30% 的光谱特征进行 RSD 过滤前后,计算 mRSD(%)。

图 2 显示,每个微孔板 (PQN 后的 TP1a 除外) P(+) 的 mRSD 均达到 30% 的阈值,各实验中被测微孔板的 mRSD(%) 差异较小,在 P(+) 中差异最为明显,RSD 过滤后的 mRSD 在 21.4%—26.7% 之间。

图 3. 在 P(+),P(-) 和 L(+) 的实验条件下发现“不可重复”的代谢特征的百分比。

如图 3 所示,96 孔微孔板的提取顺序对观察到的微孔板之间特征强度的差异贡献最大,这引发了对所提出工作流程的修改。

工作流程优化后,nESI-DIMS 测定包含 27 个 96 孔微孔板。优化后检测使用的样本源自一项高通量代谢组学研究的对照数据,捕获了培养过程中细胞分裂产生的生物变异,与上述工作流程评估相比,这是一个额外的潜在变异来源。该数据集的分析变化非常令人满意,PQN 和 RSD 过滤后数据集的最终 mRSD<15% (图 4a、b)。

图 4. 高通量代谢组学研究对照样品 (a) 对 HepaRG 对照样品进行 RSD 过滤前和 (b) 过滤后 24 小时光谱特征强度的 mRSD (%): n= 3 个生物对照重复 (这里定义为在多周细胞培养中制备的重复),每个技术重复测量 n=9 个技术重复 (这里定义为在相同的 96 孔微孔板中培养的细胞的重复孔)。

分析灵敏度与小批量研究相当,所有三种 nESI-DIMS 测定的生物特征计数范围为 3009-4622 (图 5a)。最后,计算各特征对内标的推定注释的 RSD(%)(图 5b)。在 P(+) 和 P(-) 中,RSD(%)符合研究内 QC 的阈值标准,但 L(+) 的 mRSD (35.8%) 的差异要大得多。同样,生物对照 24 h 时 mRSD 也很高 (31.6%),而 P(+) 和 P(-) 模式的 mRSD 分别为 29.7% 和 19.1%。

图 5. 通过在 3 个 nESI-DIMS 分析中使用生物特征计数和内部标准中假定注释特征的强度来评估高通量代谢组学研究的 (a) 敏感性和 (b) 工作流程可重复性。在整个数据集 (约 1620 个样本) 上确定研究内 QC 样本的灵敏度和可重复性,而生物样本的可重复性采用一个子集数据集,包括 24 小时的对照 (未暴露) 样本 (右下角条形图)。

研究总结

与其他可用方法相比,本研究所提出的方法在高数据质量和吞吐量之间提供了折衷。然而,未来的研究应该考虑使用多个内部标准来进一步评估代谢物和脂质的工作流程在测量的 m/z 范围内的可变性,预计对于需要快速分析的低生物量样本量具有挑战性。本文介绍的工作流程为将代谢组学应用于化学品风险评估的一系列场景,特别是高通量筛选提供了解决方案。

原文出自 Metabolites 期刊

Malinowska, J.M.; Palosaari, T.; Sund, J.; Carpi, D.; Lloyd, G.R.; Weber, R.J.M.; Whelan, M.; Viant, M.R. Automated Sample Preparation and Data Collection Workflow for High-Throughput In Vitro Metabolomics. Metabolites 2022, 12, 52. DOI: 10.3390/metabo12010052

期刊内容涵盖代谢组学、代谢生物化学、计算和系统生物学、生物技术和医学领域相关的代谢物以及代谢方面的研究。

2022 Impact Factor: 4.1

2026 CiteScore: 5.7

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Time to Publication: 38 Days返回搜狐,查看更多

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评论

用户1:Clayton

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用户2:霍耀良

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