质谱分子质量

一个纳米量级的振动梁能够测量单个分子的质量。 图片来源：Scott Kelber、Michael Roukes、Mehmet Selim Hanay 　　就像浴室里的一台小磅秤一样，一个物理研究小组如今报告说，他们的一个摇摆的小发明已经能够测量单个分子的质量。新的装置为质谱学敞开了一扇新的大门——这是一种通过测量分子质量从而确定它们是什么的科学。然而，对于这项技术的最终效用依然是众说纷纭。 　　并未参与此项研究的美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所的生物物理学家John Kasianowicz表示：“如何将其运用到广义质谱学中去，时间会告诉我们一切。但我认为这是一项巨大的进步。” 　　传统质谱学利用一个磁场来弯曲带电分子的路径。它们的路径弯曲的程度揭示了它们的质量。但这项技术对于巨大的生物分子——其质量大约是一个质子的100万倍——并不理想。例如，这些巨大的分子移动得异常缓慢，因此并不会触发位于磁场另一端的传统粒子探测器。因此科学家一直在探索其他的替代方法。10多年来，帕萨迪纳市加利福尼亚理工学院(Caltech)的Michael Roukes及其研究小组尝试了能够切割出物质——例如硅——的微小振动梁。测量约一万亿分之一克的重量，可使振动梁在每秒周期内产生数以百万计的从一侧到另一侧的振动。 　　原则上，这样一种装置能够测量一个分子的质量。当一个分子黏附在这样一个振动梁上时(这一过程被称为物理吸附)，其额外的质量促使振动梁以一种低频产生振动。因此如果想要测量分子的质量，研究人员只须测量频移便可。 　　然而这里也有一个问题。这种频移同时还取决于分子在振动梁上落脚的位置，因为一个较轻的分子停留在振动梁中间所产生的频移，同一个较重的分子落在振动梁一端所产生的频移是相同的。 　　如今，Roukes与他的博士后Mehmet Selim Hanay，及其在Caltech和法国原子能委员会的同事终于找到了一种解决办法。关键就在于同时以两个不同的频率摇晃振动梁。研究人员在8月份出版的《自然—纳米技术》上报告了这一研究成果。

p strong 　　 span style=" color: rgb(84, 141, 212) " 全谱图分子影像 /span /strong 　　 /p p 　　全谱图分子影像系统将多种分析技术整合至同一仪器平台并进行了优化，能够更好地了解细胞功能和生理机能，或监测整个组织或器官中的药物化合物分布情况。它可以结合多种成像技术获得全面分析结果。& nbsp /p p style=" text-align: center " img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/222f22ae-9fa8-40b9-a478-bfe553697df5.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 小脑中三种脂质离子的特定分布叠加图像 /strong /p p 　　沃特世全谱图分子影像系统通过将MALDI& #8482 、DESI、离子淌度质谱技术和信息学工作流程整合入单个系统，可以带来其它任何单一影像技术都无法企及的详细分子信息。全谱图分子影像系统可用于： /p p 　　发现、识别并测定目标分子的空间分布； /p p 　　有效研究各种大分子和小分子； /p p 　　无需标记探针即可进行成像研究； /p p 　　可从单个样品获取尽可能多的信息； /p p style=" text-align: left " 　　获得关键化合物的最终分子分布。& nbsp /p p 　　全谱图分子影像功能能够帮助用户更加深入地了解癌症潜在机制，并能够通过测定细胞和组织中的分子转运发现心血管疾病以及神经退行性疾病。在其它研究中，全谱图分子影像系统可根据分子组成对不同的组织类型进行鉴定，也可以区分病变和正常组织。& nbsp & nbsp /p p strong 　　 span style=" color: rgb(84, 141, 212) " 全谱图分子影像技术 /span /strong /p p 　　全谱图分子影像系统可用于Xevo G2-XS或SYNAPT G2-Si质谱平台。如有需要，上述全谱图分子影像系统完全可作为标准ESI-TOF仪器用于除分子成像之外的其它应用。 /p p 　　全谱图分子影像系统与质谱技术结合后非常适用于分析特定类型的分子(多肽、脂质、小分子代谢物和糖类等等)，这两项技术相互补充，可为质谱成像提供最全面的信息。& nbsp /p p 　　 strong 全谱图分子影像系统可采用的技术包括： /strong /p p 　　 strong 基质辅助激光解吸电离(MALDI)成像 /strong /p p 　　MALDI成像技术利用激光直接电离法分析化学基质包被样品中的分子。MALDI成像技术是公认的质谱成像应用标准技术。 /p p 　　利用MALDI质谱成像技术直接生成组织截面的图谱是一种直接从生物学基质研究其大、小分子空间分布的强大工具。质谱数据图像的描述作为二维图像，允许从视觉上确定其分子的空间分布。不像昂贵耗时的传统空间图谱方法，如放射自显影术、闪烁计数器，它不需要放射标签。 /p p 　　MALDI SYNAPT& #8482 HDMS& #8482 系统成像设备，为小分子、药物及其代谢产物提供了最佳的特异性和灵敏度。MALDI Q-Tof Premier& #8482 质谱仪，利用一个能够进行快速数据采集的200赫兹固态激光器，可以方便地提取质量、强度和位置等信息。提取的数据可以输入适当的软件包，如用于图像生成和操控的BioMap(Novartis)。其技术优势为： /p p 　　卓越的空间分辨率； /p p 　　适用于分析多种分子类型； /p p 　　尤其擅长大分子成像。 /p p 　　 strong 电喷雾解吸电离(DESI)成像 /strong /p p 　　DESI成像技术利用溶剂电离喷雾直接进行成像，此电离技术无需进行样品预处理。沃特世在传统DESI成像技术的基础上强化了其功能性，赋予该创新型成像方法以更好的可用性和性能。使用DESI成像技术的部分优势： /p p 　　最简单的样品制备过程； /p p 　　擅长脂质和小分子成像； /p p 　　可在同一个样品上进行多个成像实验。 /p p style=" text-align: center " img title=" DESI_MaldiWorkflow_White.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/d38df7b4-3558-4637-9e34-f18a3c1bd077.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong DESI-MALDI流程图 /strong /p p 　 strong 　离子淌度技术的质谱成像 /strong /p p 　　离子淌度可为成像研究增加另一个维度的分子分离，此技术能够根据分子大小和形状对其进行分离分析。离子淌度技术可用于消除干扰或分离目标分子用以通过更加严格的审查，利用更强的分子区分能力来提升成像系统分析性能。离子淌度可用于： /p p 　　消除图像中的干扰分子； /p p 　　区分结构极其相似的分子(例如脂质等)； /p p 　　分离特定类型的目标分析物。 /p p style=" text-align: center " & nbsp img title=" 1Triwave_Figure10_lg_700.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/4aeda8b7-4c91-428b-a85a-5c896fac8c01.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 离子淌度分离技术 /strong /p p 　　与UPLC/MS不同，质谱成像在电离前不涉及任何形式的分离。由于观察的详细程度和可能的背景干扰，产生的数据通常非常复杂。SYNAPT HDMS实现了MALDI和DESI成像与离子淌度质谱的强大结合，离子可以按质谱成像实验中的化合物种类和电荷进行气相分离，提供单独的质谱不具备的选择性水平。该技术可以使得到的成像数据更清楚，可以更精确地看到背景存在下的分子分布。 /p p style=" text-align: center " img title=" 1DESI-Systems.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/955d4a17-0825-444a-acef-9c6f1de56666.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 全谱图分子影像系统所采用技术 /strong /p p 　　 span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 全谱图分子影像系统组件 /strong /span /p p 　　 strong SYNAPT G2 Si质谱仪 /strong /p p 　　SYNAPT平台是一款功能强大且非常灵活的仪器，可配备各种选件(MALDI、DESI、离子淌度技术)进行成像研究。这款强大的系统可根据具体需要添加任意数量的配置，能够最好地满足几乎任何实验室对分析性能的要求。SYNAPT G2-Si在所有成像模式中均表现出众，是唯一能够将离子淌度功能与成像技术充分结合的系统。基于SYNAPT的全谱图分子影像系统非常适用于蛋白质组学、代谢组学、细胞生物学、生物化学乃至临床研究病理学和组织学应用，是质谱成像研究的终极解决方案。 /p p 　　 strong Xevo G2-XS QTof质谱仪 /strong /p p 　　Xevo G2-XS QTof是一款高性能、高灵敏度分析平台，专为某些最具挑战性的成像研究而设计。全谱图影像系统借助Xevo G2-XS QTof出色的分析性能并结合DESI成像技术，能够对整个样品和组织中的小分子分布进行研究，尤其适用于脂质组学、代谢组学和药物分布研究。 /p p style=" text-align: center " img width=" 200" height=" 345" title=" _1rgp8465_ian2.jpg" style=" width: 200px height: 345px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/055e40bb-04f6-471f-8746-0b498bd9c17c.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / & nbsp /p p style=" text-align: center " strong Xevo G2-XS QTof质谱仪 /strong /p p 　　 strong HDI成像软件 /strong /p p 　　这款功能强大且直观的软件包中含有针对复杂成像数据进行高效、快速数据分析时所需的全部数据分析和先进统计工具。HDI软件简单易用且专门为质谱成像而开发，可查询多维度数据，并能够轻松给出丰富详实的图像和统计数据，这些都使得质谱成像技术成为一项极具前景的分析技术。 /p p style=" text-align: center " img title=" 1WG_HDI_Software_schematic_950px.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/78843426-0455-43b6-af8d-930c34f8143a.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong HDI成像软件 /strong /p p & nbsp /p

近日，湖南大学谭蔚泓院士团队与浙江大学医学院附属第一医院黄河教授团队开发了一种基于核酸适体的质谱流式技术，用于单细胞的细胞表面蛋白分析，旨在为疾病的精准分子分型提供一个新的平台技术。该方法不仅能够实现培养细胞的分子分型和分类，还能结合机器学习，实现临床样本亚型的分类。该方法极大地扩展了核酸适体的应用领域，并为疾病的分类和诊断提供了新方法。　　背景介绍：　　高度异质性是恶性肿瘤的重要特征，同一疾病的不同亚型可能对临床治疗有着完全不同的反应。因此，疾病的精准分子分型对其诊疗研究具有重要意义。虽然基因组测序和转录组测序已经成为最常用的分类策略，但它们无法提供蛋白质的表型和功能数据。单细胞水平的膜蛋白分析将为疾病分型提供重要信息。流式细胞术提供了高通量的单细胞测量技术。然而，由于荧光光谱重叠问题，限制了荧光流式细胞术的多元分析能力。质谱流式作为一种先进的替代方法，具有信号重叠小和细胞背景噪声低等优点，已展现出在一次实验中同步测量超过40个细胞参数的能力。尽管质谱流式技术在多路复用单细胞分析中的巨大潜力，但其在肿瘤分类中的潜力受到识别探针种类不足的限制。　　核酸适体作为一种新型的识别配体，具有特异性高、合成简单、免疫原性低、修饰方便等优势。此外，以完整的活细胞为筛选对象，可以通过Cell-SELEX（指数富集配体进化技术）获得大量能够特异性识别细胞膜蛋白标志物的核酸适体。　　本文亮点：　　基于以上研究背景，湖南大学谭蔚泓院士团队联合浙江大学医学院附属第一医院黄河教授团队设计、合成了一种由二乙烯三胺五乙酸（DTPA）基元组成的聚合物，用于螯合多个金属离子。然后，选择了一系列识别不同细胞表面生物标志物的核酸适体，每个适体分别与螯合了不同金属离子的聚合物偶联（Apt-MICP）。最后，评估了基于Apt-MICP的细胞表面蛋白分析在培养细胞和临床样本中用于血液恶性肿瘤（HM）精确分类的潜力（图1）。图1. 基于核酸适体的质谱流式分析技术用于血液恶性肿瘤的分子分型作者首先对聚合物进行了设计与合成，并通过点击化学将其与核酸适体相连（图2a）。利用琼脂糖凝胶电泳和高效液相色谱对产物进行表征，证明了sgc8c-MICP的成功合成（图2b，c）。同时，在核酸适体上修饰上荧光基团，利用荧光流式验证了sgc8c-MICP仍然能够靶向CEM细胞，而不会结合Ramos细胞（图2d，e）。图2. sgc8c-MICP的合成与表征　　在证明了该策略的有效性之后，作者挑选了15条相关的核酸适体，将其连接上螯合了不同金属离子的聚合物，得到15条Apt-MICP。将15条核酸适体联用，依次对8种血液恶性肿瘤细胞系进行结合，通过质谱流式进行分析。将得到的结果进行归一化，并用热图进行展示（图3a）。利用viSNE降维分析方法对分型结果进行分析，实现8种细胞的区分（图3b）。结合无监督的主成分分析方法，实现血液恶性肿瘤细胞系更精确的区分（图3c）。图3. 血液恶性肿瘤细胞系的细胞表面特征分析及分类　　利用上述合成的15条Apt-MICP，结合五种相关的抗体，实现了31例血液恶性肿瘤临床样本（包括AML、ALL、B淋巴瘤以及CML四种亚型）的分子分型（图4a）。由于临床样本的异质性高，作者利用机器学习的方法进行PLS-DA建模，并成功将四种亚型的样本区分开来（图4b），总体准确率达到了100%（图4c）。图4. 临床样本训练集的分子分型和分类　　为了进一步验证该模型的有效性，作者又收集了15例临床样本，得到了分子图谱（图5a）。将分型结果输入到模型当中，实现对每个样本亚型的判定，总体准确率达到了80%（图5b）。图5. 临床样本测试集的分子分型和分类　　总结与展望：　　综上所述，该研究开发了一个基于核酸适体的质谱流式检测平台，用于精确的癌症分类。作者合成了一系列核酸适体-金属标签探针，并证明了它们在细胞类型特异性结合以及质谱流式检测方面的良好性能。通过用15个核酸适体探针分析细胞表面特征，可以很好地区分8个HM细胞系。此外，通过结合机器学习（PLS-DA），对HM临床样本的四个亚型构建了一个高质量的分类模型，在训练集中分类总准确率为100%，在测试集中分类总准确率为80%。基于这些结果，基于核酸适体的质谱流式平台有望在其他疾病的分类和诊断中得到广泛应用。该工作以Research Article的形式发表在CCS Chemistry。