脂質は非常に多様であり、脂質の構造と組成のわずかな変化は、重要な生物学的機能に大きな影響を与える可能性があります。安定同位体標識(SIL)は、脂質の分布、動員、代謝、 およびde novo 脂質合成の研究にいくつかの利点を提供します。SIL技術を成功裏に実装するには、内因性分子からの干渉の除去が必要です。本研究では、生体サンプルからSIL脂質をスクリーニングするためのハイスループット分析プロトコルについて説明します。蚊の卵巣発育中の脂質 de novo 同定の例を示します。補完的な液体クロマトグラフィー、トラップドイオンモビリティー分析、および質量分析を使用すると、1回のスキャン(<1時間)で1つのサンプルから分離および脂質の割り当てが可能になります。ここで説明するアプローチは、データ依存型取得とデータ非依存型取得の最近の開発を利用しており、移動度トラップでの並列蓄積とそれに続く逐次フラグメンテーションと衝突による解離を使用します。脂肪酸鎖レベルでのSILの測定により、蚊の卵巣発育中の脂質動態の変化が明らかになります。脂質 de novo 構造は、その保持時間、移動度、およびフラグメンテーションパターンに基づいて自信を持って割り当てられます。
質量分析計からデータを取得する場合、必要なスキャンモードのオプションがあります。データ依存性取得(DDA)は、MS1スキャンから存在量に基づいてプリカーサーイオンを選択し、その後、プリカーサーイオンを断片化してMS2スキャンを実行します。このスキャンモードは、できるだけ多くの前駆体をフラグメント化します。DDAアプローチはターゲットを絞っており、結果はイオン選択によって異なります3。しかし、DDA-PASEFは、反復間の再現性に問題が生じることがよくあります。DDAは焦点を絞った分析に最適なツールですが、複雑な混合物はデータ取得がより困難になります6。これは、同時に監視できるイオンが少量しかないためです3。データ独立集録(DIA)は、事前に選択されたm/zのウィンドウを強度とは無関係に断片化し、すべてを範囲7内でスキャンする方法です。このスキャンモードでは、イオン雲全体がIMSから質量分析計3に送信されます。プロテオミクス研究では、DDAと比較して、より短い時間でより多くのタンパク質を定量することができます。さらに、DIAはDDAと比較してm/z値の欠落が少なくなっています。したがって、この代替案は、DDAよりもS/N比のデータの再現性が大幅に向上し、定量化が優れていることを示しています。この本研究では、Tose et al.2によって報告された方法にDIAを実装することを目標としています。シグナルの再現性と強度を向上させ、DDAおよびDIA取得を活用して、生体サンプル中のSIL脂質の動員、分布、代謝に関する決定的な情報をますます得ることができました。
Castro, K. D., Tose, L. V., Willetts, M., Park, M. A., Nouzova, M., Noriega, F. G., Fernandez-Lima, F. Tracing de novo Lipids using Stable Isotope Labeling LC-TIMS-TOF MS/MS. J. Vis. Exp. (210), e65590, doi:10.3791/65590 (2024).