OAciD 技术:解析脂质双键位置,解锁大脑脂质组奥秘

【字体: 时间:2025年05月14日 来源:Communications Chemistry 5.9

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  在脂质研究中,传统技术难以确定脂肪酸链中 C=C 位置。研究人员开展基于氧气附着解离(OAD)和碰撞诱导解离(CID)的 OAciD 技术研究。结果表明该技术可解析多种脂质 C=C 位置,揭示了狨猴脑区脂质组特征。这为脂质代谢研究提供新方法。

  在生命的微观世界里,脂质作为细胞的重要组成部分,就像一个个精密的 “小零件”,参与着细胞的各种活动。它们不仅是细胞膜的关键构建材料,保障着细胞的完整性和功能,还在信号传递的 “通信网络” 中发挥着重要作用,影响着细胞间的信息交流,同时也是能量存储的 “小仓库”,为生命活动提供动力支持。然而,脂质的种类繁多,结构复杂,就像一个庞大而复杂的 “迷宫”,其中脂肪酸链中双键(C=C)的位置更是谜团重重。传统的分析方法,如基于碰撞诱导解离(CID)的串联质谱技术,虽然能够对脂质进行一定程度的表征,确定极性头部基团和总脂肪酸组成,但对于 C=C 位置的信息却无能为力。这就好比在探索一座神秘城堡时,只知道城堡的大致轮廓和部分房间的用途,却对城堡中最神秘的宝藏所在位置一无所知。为了揭开这个谜团,深入了解脂质的结构和功能,来自东京农工大学(Tokyo University of Agriculture and Technology)、理化学研究所(RIKEN)等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。该研究成果发表在《Communications Chemistry》上,为脂质研究领域带来了新的曙光。
研究人员采用了多种先进的关键技术方法。在质谱分析方面,运用了配备 OAD RADICAL SOURCE I 的 LC/QTOFMS 系统和 ZenoTOF 7600 进行脂质分析;数据处理上,借助 MS-DIAL version 5 软件对脂质分子进行注释;样本处理则采用 Bligh 和 Dyer 方法提取狨猴大脑组织中的脂质。通过这些技术的协同作用,研究人员得以对脂质进行全面而深入的研究。

研究结果主要涵盖以下几个方面:

  • 正负离子模式拓展脂质覆盖范围:研究人员评估了 OAD MS/MS 在负离子模式下的裂解模式和效率,这在基于 OAD 的脂质组学中尚属首次。他们发现,与正离子模式相比,负离子模式在检测某些脂质(如 PG 和 PI)时具有更高的灵敏度。同时,研究还对比了不同电离条件下的 MS1 峰灵敏度,发现虽然添加醋酸钠会增加背景噪音,但在特定条件下,其对各脂质亚类峰面积重现性影响较小,且部分脂质(如 DG 和 Cer)在钠加合物形式下灵敏度有所提高。
  • 水及其自由基实现 CID 和 OAD 双重裂解:通过增加碰撞能量并利用残留水蒸气,研究人员成功实现了同时观察 OAD 和 CID 反应的碎片离子。研究表明,使用水蒸气时,生成与极性头部基团和脂肪酸链相关的产物离子所需的碰撞能量平均比使用氩气高 10eV。综合考虑,30eV 的碰撞能量在正负离子模式下都能较好地平衡 C=C 位置(OAD)和脂肪酸组成(CID)相关碎片离子的生成。
  • MS-DIAL 5 评估 OAciD MS/MS 光谱注释:利用含有多种合成脂质标准品的混合物评估 MS-DIAL 5 软件对 OAciD MS/MS 光谱注释的准确性。结果显示,在正离子模式下,除部分脂质分子外,脂肪酸组成和 C=C 位置能被准确测定;当预先定义脂质亚类的分子物种水平注释时,MS-DIAL 5 能准确注释磷脂和 SM 的 C=C 位置,但对于某些含有多种不饱和脂肪酸的 TG 分子,注释仍存在困难。在负离子模式下,该软件能成功表征阴离子脂质,尤其是 PI 分子。
  • 狨猴脑 C=C 位置解析的深度脂质组学:研究人员将结构脂质组学方法应用于狨猴脑切片分析,共检测到 388 种脂质,其中 124 种分子的 C=C 位置得到注释。通过分析,他们发现脂质亚类在狨猴脑中的定位与小鼠脑相似,并观察到多种结构异构体。例如,PC 16:0_16:1 存在不同 C=C 位置的异构体,OAciD MS/MS 在分析共洗脱的 C=C 异构体时,相较于 EAD 具有明显优势,能够更精确地注释异构体,还能用于估算共洗脱异构体的丰度比。此外,研究还发现不同脑区中脂质的脂肪酸组成和定位存在差异,如含有二酰 n-3 多不饱和脂肪酸(PUFA)的磷脂在小脑中富集。

研究结论和讨论部分指出,OAciD MS/MS 技术克服了传统脂质组学方法在脂质亚类覆盖和分析通量方面的技术限制,能够在负离子模式下进行分析,并实现 CID 和 OAD 的同时双重裂解。该技术具有诸多优势,如 OAD 反应不受离子模式极性影响,即使在 MS1 水平存在异构体共洗脱的情况下,也能轻松注释 C=C 位置。然而,该技术也面临一些挑战,例如 C=C 位置的裂解效率较低,动态范围较窄,目前无法确定脂肪酸链的 sn - 位置等。尽管如此,这项研究仍为脂质代谢研究提供了新的视角和方法,有望推动复杂脂质代谢研究的深入发展,为揭示生命过程中脂质的奥秘奠定了坚实基础。

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