2024代謝學組學年會LECO力可公司及用戶科技動態

        今年是代謝組學Metabolomics學會第 20 屆年會！LECO力可很榮幸再一次贊助代謝組學 2024 年會。本次全球最大規模的代謝組學會議，在日本大阪舉行。會議主題包括：技術進展；計算代謝組學、統計學和生物信息學；代謝組學在健康和疾病中的應用；食品、植物、環境和微生物的代謝組學。

        整個展會期間LECO 很多用戶共同學習交流各自科研進展，應用化學家 David Alonso 博士還做一場題為 "利用先進的 GC-MS 氣相質譜技術和軟件工作流程解決方案增強半靶向代謝組學 "的廠商報告。產品方案:https://www.leco.com/market/metabolomics/

          美國LECO力可公司張志杰（右一）在東京實驗室與同事頭腦風暴探討進一步利用先進組學分析方法學和數據算法服務亞洲特色代謝組學、食品組學、風味組學、微生物組學、暴露組學等領域的科學家們。

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LECO應用服務報告：

LECO Corporation

Monitoring probe metabolites in exhaled breath by using trap enrichment,thermal desorption combining comprehensive two-dimensional gas chromatography and mass spectrometry

利用捕集富集、熱脫附結合綜合全二維氣相色譜飛行時間質譜法監測呼出氣體中的探針代謝物

          許多研究都強調了呼出氣體在疾病診斷方面的巨大潛力。然而呼出氣體分析缺乏標準化的采樣和分析程序，影響了實驗室間結果的可靠性，從而妨礙了適當的外部驗證。這項工作的目的是通過監測呼出氣體中的探針代謝物，驗證全二維氣相色譜-飛行時間質譜系統（GCxGC-TOFMS）的合規性和性能。這些探針分析物是在攝入咖啡或消化藥丸后選擇的。

           GCxGC-TOFMS 系統具有以下特點： I) 兩級四噴口熱調制器，確保分析復雜生物樣品和痕量代謝物所需的高靈敏度和高分離能力；II) 高通量飛行時間質譜，結合了高靈敏度、快速調制峰的足夠數據點密度和質譜圖質量一致性，實現了可靠的解卷積；III) 在線熱解吸裝置，由快速加熱/冷卻入口體和冷阱組成，可將呼氣代謝物從阱管有效熱解吸到 GCxGC-TOFMS 系統中。

          此外，還以臨床相關樣本為背景，評估并比較了不同吸附材料在體外和體內熱脫附情況下的揮發性有機化合物采樣性能。具體來說，使用了 7 種不同的吸附劑，分別單獨或組合使用，對胎牛血清（FBS）和添加了探針分析物的人體呼氣進行吸附。在評估過程中，選擇了 19 種標準物質的組合，以監測和比較不同吸附劑的靈敏度和重復性。

LECO Corporation

Geospatial Analysis of Thyme Varieties: Exploring Geographic Diversity through Statistical Characterization

百里香品種的地理空間分析： 通過統計特征描述探索地理多樣性

        草藥和香料等天然產品的香氣特征會影響產品的整體風味和香氣。在本研究中，我們使用結合 GC-TOFMS 和自動統計數據處理的分析工作流程解決方案，對來自四個不同產地（法國、摩洛哥、波蘭和西班牙）的干百里香的香氣特征進行了區分，以了解可能影響其香氣的化學特征。以高靈敏度收集的全質量范圍顯示了高度復雜的香氣特征。通過將觀察到的質譜和保留指數 (RI) 與庫數據庫相匹配，對非目標分析物進行鑒定。通過對分析物的確認，可以很好地了解樣品及其香氣的差異。例如，法國樣品中的百里酚（草本）含量最高，而摩洛哥樣品中的含量最低（相似度為 851，觀察到的保留指數為 1294（lib.值為 1291））。另一方面，摩洛哥的香芹酚（辛辣味）（相似度為 931）相對于其他國家的趨勢最高（觀察 RI 為 1303 vs 1299）。

        不同的分析物都有各自的香味，可能會對樣品的香味特征產生影響。此外，使用 GC-TOFMS 可以消除質譜偏斜，從而有效地使用解卷積算法。對 2-戊基呋喃（果味）和 B-月桂烯（辛辣味）進行了解卷積和數學分離，相似性得分分別為 835 和 905，RI 支持率分別為 992 (lib. 991) 和 993 (lib. 993)。自動統計工具對整個樣品集的分析物信息進行了有效的排列和匯編，從而方便了比較和解釋。這揭示了每個地區具有有趣香氣的獨特分析物，并將這些獨特的化學物質與四個百里香品種的產地聯系起來。這一高效、完整的工作流程解決方案展示了快速獲得重要見解的能力，有助于消費品生產商開發更好的產品、了解競爭對手并更快地解決質量、供應或制造問題。

LECO Corporation

Non-targeted profiling of Nepeta Cataria using multidimensional gas chromatography, and high-performance mass spectrometry

利用多維氣相色譜和高效質譜對貓薄荷進行非靶標分析

        貓薄荷（Nepeta Cataria）以其芳香醉人的效果而聞名。這種令人興奮的效果表現為貓的嬉戲行為，有時甚至是攻擊性行為。貓薄荷精油富含生物活性化合物，可用作抗氧化、消炎、抗癌和抗菌材料。此外，貓薄荷精油還有望成為一種天然驅蟲劑。應采用新的分析方法來確定這種珍貴植物材料的特征。遺憾的是，這種植物非常復雜，因為它含有大量具有不同理化特性的成分，而且這些成分的濃度范圍很廣。在這項研究中，我們開發了一種將增強型色譜分離與高性能質譜結合的全二維氣相色譜-飛行時間質譜聯用法，用于對貓薄荷進行全面分析。

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LECO力可質譜用戶代表報告：

Prof. James Harynuk

University of Alberta

Metabolomic Response of Pulmonary Neuroendocrine Cells Exposed to Cannabis, Tobacco, and Vape Aerosols

暴露于大麻、煙草和電子煙氣溶膠的肺神經內分泌細胞的代謝組學反應

GCxGC-TOF

        雖然近來全球煙草使用量有所下降，但電子煙和大麻的使用量卻在增加。青少年使用電子煙和大麻的增加引起了人們對公共健康和安全的極大關注。社會普遍認為電子煙和大麻煙都是比傳統煙草產品更安全的替代品；然而，使用大麻和吸食器都有很大的健康風險，尤其是對重度使用者而言。了解電子煙、大麻和煙草暴露對人體細胞影響的分子機制對于闡明其生理效應和促進實施基于證據的公共衛生措施至關重要。在此，我們提出了一種細胞暴露研究的新方法，利用改進的商用吸煙機與定制的暴露室耦合，可以精確調節溫度、空氣成分和相對濕度，同時使細胞直接暴露于主流煙霧/氣溶膠中。將 PNEC（肺神經內分泌細胞）暴露于主流電子液體煙草氣溶膠、大麻煙霧和煙草煙霧中。將 PNEC 放入定制的艙內，讓它們在艙內未暴露（對照組）或暴露于主流煙霧中 30 分鐘。暴露后，使用實時定量 PCR 評估神經內分泌標記物，并通過甲氧基化-三甲基硅烷化衍生化和固相微萃取（SPME）對細胞和培養基進行代謝組學分析，然后進行全二維氣相色譜-飛行時間質譜分析（GC×GC-TOFMS）。 報告將介紹 PNEC 暴露后的代謝和神經內分泌變化，揭示 PNEC 暴露于大麻、煙草和吸食器產生的主流煙霧/氣溶膠時潛在的生化變化和可能受到干擾的途徑。

Metabolomics Approaches to Demonstrate the Stability of Fecal Microbiota Transplant Products

證明糞便微生物群移植產品穩定性的代謝組學方法

GCxGC-TOF

          糞便微生物群移植（FMT）是將健康捐獻者的糞便移植到另一個人體內的過程，是預防艱難梭菌復發的最有效治療方法。它也是治療其他慢性疾病（包括炎癥性腸病、腸易激綜合征和神經系統疾病）的一種很有前景的療法。雖然 FMT 是一種有效的臨床方法，但它也面臨著許多挑戰，特別是 FMT 產品的穩定性和可行性。在此，我們研究了 FMT 產品在 40℃、-20℃ 或 -80℃ 下保存 12 個月的穩定性，無論是液體還是凍干制劑。之前的研究發現，無論是液體制劑還是凍干制劑，流式細胞術評估的存活細菌細胞和臨床療效均無明顯差異。為了進一步評估各種 FMT 制劑在不同溫度下儲存一段時間后的功能變化，我們使用兩種纖維基質（菊粉和阿拉伯木聚糖）進行了體外實驗，并分析了化學成分。我們使用固相微萃取（SPME）結合全二維氣相色譜飛行時間質譜法（GC×GC-TOFMS）對頂空進行了非靶向代謝組學研究。與一維 GC-MS 相比，GC×GCTOFMS 具有更高的分辨率和靈敏度，因此可以對 FMT 培養物的代謝組進行迄今為止最全面的研究。對數據進行比對，然后根據聚類分辨率進行特征選擇，然后應用于所有 PCA 模型，以提取對 PCA 空間中類別分離貢獻最大的代謝物。總之，我們發現，在不同溫度和時間段儲存的不同配方之間，葡萄發酵實驗中的代謝組幾乎沒有變化，這也得到了臨床療效數據的支持。這項工作展示了 GC×GC-TOFMS 代謝組學與化學計量學相結合在微生物成分分析之外對 FMT 功能方面進行剖析的能力，并為開發一種快速篩選具有精準健康所需特征的 FMT 產品的方案奠定了基礎。

Metabolomic and Glycomic Study of Temporal Changes in Human Breast Milk

人類母乳中的代謝組學和糖組學時間變化研究

            母乳是新生兒出生后頭六個月的唯一天然營養來源，在這一重要的發育階段提供蛋白質、脂肪、碳水化合物、維生素和礦物質。眾所周知，母乳中的成分會隨著新生兒的營養需求而發生變化；然而，據我們所知，還沒有任何研究以較高的采樣頻率監測母乳成分的變化。為了研究母乳化學成分隨時間的變化，我們招募了一位準媽媽，從出生開始采集母乳樣本，在 3 個月的時間里共采集了 18 份樣本。與一維氣相色譜-質譜（GC-MS）相比，全二維氣相色譜-飛行時間質譜（GC×GC-TOFMS）具有更高的分辨率、靈敏度和峰容量，可以對代謝組進行更詳細的研究，因此我們采用了全二維氣相色譜-飛行時間質譜（GC×GC-TOFMS）進行代謝組學分析。為了研究極性代謝物，在使用 GC×GC-TOFMS 分析之前，對母乳樣本進行了化學衍生處理。短鏈脂肪酸（SFCAs）是通過頂空固相微萃取（HS-SPME）提取的，因為短鏈脂肪酸（SCFAs）有助于深入了解母乳中的微生物組。我們還利用凝集素微陣列分析法來檢測和鑒定母乳中的糖蛋白。總體而言，我們發現母乳中的化學多樣性在很大程度上隨著時間的推移而減少。我們發現了幾種隨時間變化的代謝物，包括 SCFAs 和長鏈 FAs。此外，我們還發現了許多與免疫反應和發育相關的糖蛋白。這項工作對了解母乳在產后的變化至關重要，并進一步揭示了母乳成分如何參與新生兒的信號傳遞、免疫反應和免疫系統發育。

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Oliver Fiehn, Ph.D.

University of California, Davis

Food for Thought: Characterizing 500 Commonly Consumed Foods through Standardized Metabolomics for The Periodic Table of Food Initiative

食品： 通過標準化代謝組學表征 500 種常見食品，促進食品周期表的倡議

Standardizing nontargeted metabolomics and exposomics: The LC-BinBase environment

非代謝代謝組學和暴露組學標準化： LC-BinBase

Latest Publish最新文獻：

BinDiscover以生物學為重點的代謝分析工具，沉淀 156,000 份 GC-TOF MS的代謝組大樣本數據庫

診斷帕金森病并監測病情進展：組合GC-TOF MS 和 LC-MS/MS的生物標記物非靶向代謝組學

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Porf.Warwick B Dunn University of Birmingham（左）Prof. Roy Goodacre University of Liverpool（右）

Quality assurance and quality control reporting in untargeted metabolic phenotyping: mQACC recommendations for analytical quality management

非靶向代謝表型的質量保證和質量控制報告：mQACC 對分析質量管理的建議

Flexible annotation of 1H 1D NMR metabolomics spectra using statistical feature extraction and reference matching

用統計特征提取和參考比對靈活標注 1H 1D NMR 代謝組學光譜

Classical SOP行業經典文獻：

Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry

利用氣相色譜和液相色譜-質譜聯用技術對血清和血漿進行大規模代謝分析的標準化程序

Lastest最新文獻：

Unlocking the secrets of the microbiome: exploring the dynamic microbial interplay with humans through metabolomics and their manipulation for synthetic biology applications

揭開微生物組的秘密：通過代謝組學及其在合成生物學應用中的操作，探索微生物與人類的動態相互作用

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Prof.  Mamiko Ozaki

Kobe University

Baby’s head volatile analysis with GCxGC-MS and a chemical data-dependent sensory evaluation study

利用 GCxGC-TOFMS 全二維氣相色譜-飛行時間質譜對嬰兒頭部進行揮發性分析，并開展一項以化學數據為基礎的感官評估研究

           新生兒對人類的氣味可能會對孩子的養育和/或嬰兒與母親的關系產生一些有意義的影響，盡管這方面的化學心理學證據很少。我們對從 19 個出生 4 天以內的新生兒頭部采集到的氣味進行了化學分析，發現嬰兒頭部氣味的化學成分大部分（19 個氣味樣本中的 16 個）具有共性。然后，學生志愿者對模仿這些嬰兒氣味的人工氣味混合物進行了感官評估。為了進行比較，另一組志愿者使用 9 個月以下嬰兒的真實頭部氣味進行了另一次感官評估，結果表明兩者的評估結果基本相似。在本文報告的研究中，我們對合成化學混合物進行了感官評估，獲得了 380 個數據點，并對其進行了因子分析，得出了 3 個因子的解決方案，其中情感要素、氣味質量要素和不愉快要素分別作為因子 1、2 和 3。由于因子 1 的貢獻率最高，我們認為嬰兒頭部的嗅覺線索喚起了母親對新生嬰兒的好感。

a science research full of love by GCxGC-TOF

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Asociate Prof. Tamako Miyazaki

Iwate University

GCxGC/MS based Serum Metabolomics of Hypocalcemia in Dairy Cows

基于 GCxGC-MS全二維氣相色譜-飛行時間質譜 的奶牛低鈣血癥血清代謝組學研究

          低鈣血癥是奶牛的一種常見疾病，它需要維持體內鈣（Ca）的平衡，以防止鈣流失到豐富的牛奶生產中。本研究檢測了 21 頭荷斯坦-弗里斯蘭奶牛的血清代謝物，這些奶牛在血液檢測前根據其臨床癥狀（如厭食和哮喘）接受了診斷性鈣治療。這些奶牛根據其血清鈣水平分類如下： 8 頭奶牛為重度低鈣血癥（血清 Ca < 1.5 毫摩爾），5 頭奶牛為輕度低鈣血癥（血清 Ca 在 1.5 和 2.0 毫摩爾之間），8 頭奶牛為正常鈣血癥（Ca > 2.0 毫摩爾）。我們使用全二維氣相色譜飛行時間質譜法（GC×GC-TOFMS）進行了血清代謝組學研究。與一維氣相色譜/質譜法相比，該技術利用兩種不同極性的色譜柱（即非極性色譜柱和極性色譜柱），可實現更廣范圍的代謝物檢測。對 63 個樣本數據集（一式三份進行分析）進行多變量分析后發現，1703 種血清代謝物不僅因血清 Ca 水平而異，而且還存在個體差異。55 種代謝物與血清鈣濃度的相關系數大于 0.55，利用這些代謝物進行的主成分分析（PCA）成功地將三個組別區分開來。此外，在這 55 種代謝物中，44 種代謝物在重度低鈣血癥奶牛中的含量明顯高于輕度低鈣血癥和正常低鈣血癥奶牛。這些代謝物包括 10 種脂肪酸，如丙酸和丁酸；12 種糖類，包括木糖、葡萄糖、三鹵糖和蘇氨酸；以及 2 種氨基酸，即酪氨酸和去甲亮氨酸。這些發現表明，在嚴重低鈣血癥期間，特定血清代謝物會上調，這可能與胃腸道缺乏有關。低鈣血癥最初會影響胃腸道平滑肌的內在起搏器，進而影響胃腸道功能并導致厭食等臨床癥狀。這些見解有助于我們了解低鈣血癥奶牛的病理生理學和新陳代謝過程，尤其是與代表性癥狀有關的方面。

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Takuji Kobayashi

National Research Institute of Brewing, Japan

Modeling the sensory characteristics of

Japanese sake using the sake metabolome analysis method

利用清酒代謝組分析方法模擬日本清酒的感官特征

          食品和飲料的成分是構成其適口性的重要元素。清酒是一種傳統的日本酒精飲料，含有數百種成分。最近，一些研究報告通過使用毛細管電泳飛行時間質譜法（CE-TOFMS）和氣相色譜飛行時間質譜法（GC-TOFMS）等技術對清酒的感官特性進行了綜合分析。然而，清酒成分與感官特性之間的關系尚未完全闡明，因此有必要開展進一步的研究，包括對分析方法的研究。因此，為了闡明這種關系，我們嘗試從使用清酒代謝組分析方法獲得的清酒代謝組數據中構建預測感官評價分數的模型。該方法可利用超高效液相色譜四極桿飛行時間質譜（UPLC-QTof-MS）高通量、全面地分析清酒成分。在本研究中，我們獲得了在不同釀酒設施中使用不同水稻品種釀造的清酒的代謝組數據，并使用定量描述性分析（QDA）方法獲得了感官評價數據。此外，還利用潛結構正交投影法（OPLS）構建了從清酒代謝組數據預測感官評價得分的模型。該模型在不同的清酒釀造年份分別進行。兩年的研究結果表明，8 個和 11 個感官評價模型的預測性能 Q2> 0.5。基于液相色譜法的分析數據表明，不僅可以預測口感，還可以預測香氣。此外，還評估了預測模型對這兩年通用的感官評價項目的通用性。這些結果為從清酒成分中解釋清酒的感官特征提供了新的選擇，有助于加深對清酒感官特征的理解。

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Yoshihiro Tamada ，PhD

Yokohama national University, Hakutsuru Sake Brewing Co.,Ltd.

Characteristics analysis of sake rice cultivar

Hakutsurunishiki for

daiginjo-shu brewing

用于釀造大吟釀的酒米品種 "白鶴錦 "的特性分析

山田錦 "是利用 "山田寶 "和 "潭干和舟 "培育出的酒米品種，被認為是非常適合大吟釀釀造的酒米品種。"白鶴錦 "則是利用保存在九州大學的 "山田寶 "和 "和舟 2 號 "培育出的酒米品種。由于 "渡船 2 號 "被認為與 "潭關渡船 "幾乎屬于同一栽培品種，因此 "白鷺敷 "的母本栽培品種被認為與 "山田敷 "的母本栽培品種關系密切。使用 "白鶴敷 "可以釀造出與 "山田敷 "相當的大吟釀，但其特征尚未得到詳細說明。因此，本研究的目的是通過與山田錦的比較來闡明白鶴錦的特點。首先，對白鶴錦米粒的結構特點進行了評估，這些特點有助于大吟釀的釀造。通過觀察浸泡后白米的橫截面，發現白鶴敷的米粒結構與山田敷不同。與山田錦相比，白鶴錦白米的空隙更少，因此吸水率更低。通過質譜成像獲得的米麴中的葡萄糖分布情況表明，白鶴敷米麴與山田敷米麴一樣，屬于筑榛類型，這表明其米粒結構適合制作大吟釀的米麴。其次，通過基于氣相色譜/飛行時間質譜（GC/TOFMS）的代謝組學技術，研究了不同栽培品種清酒的成分特征。我們通過氣相色譜/質譜分析了 15 個用山田錦或白鶴錦釀造的大吟釀樣品中的親水化合物。通過主成分分析和偏最小二乘判別分析等多元分析，明確了使用白鶴肴釀造的大吟釀的成分特征。這些結果有望為利用白鶴茸的特性進行合理釀造和酒質設計提供方法。

Imaging lipidomics and metallomics of brown rice cultivars used for sake production

用于清酒生產的糙米栽培品種的成像脂質組學和金屬組學

         米粒中的磷脂和礦物質可能會對清酒品質產生負面影響，因此是清酒生產中不可避免的考慮因素。雖然之前的研究已經報道了一些影響清酒生產的磷脂和元素類型，但由于大米品種的多樣性，要調查每個大米品種中的個別類型似乎很難，更不用說它們的分布模式了。質譜成像（MSI）作為一種簡單的化合物可視化技術，自問世以來取得了長足的進步，在各個領域受到廣泛關注。本研究重點介紹了質譜成像技術在全面分析釀酒用糙米中磷脂和礦物質方面取得的進展。主成分分析（PCA）識別了水稻組間磷脂分布的差異和相似性，從而確定了可能與每個區域相關的峰值。二酰甘油、磷脂酰膽堿、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺和脂肪酰肉堿是與胚、外胚層和胚乳相關的磷脂種類。最后，這是首次對用于清酒生產的糙米栽培品種的磷脂和元素進行全面成像分析的研究報告。

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Prof. Miyako Kusano

University Of Tsukuba, Japan

Soil volatilomics reveals the soybean-grown soil omics nexus in agricultural fields

土壤揮發物組學揭示了農田中大豆種植土壤的全息關系

        土壤是全球各種生態系統服務的核心。開發可靠的土壤質量指標對于評估土壤狀況至關重要。此外，眾所周知，土壤微生物群落有助于提高土壤質量。土壤代謝組學是表征土壤質量的一種潛在方法，它可以評估土壤生物群落的代謝狀況。考慮到揮發性有機化合物在土壤中的潛在作用，我們假設分析揮發性有機化合物可以為評估土壤狀況提供一種有價值的工具。在這項研究中，我們利用氣相色譜-飛行時間質譜（GC-TOF-MS）技術開發了一種全面的土壤揮發性有機化合物分析方法。在日本福島的大豆種植田中，我們的方法在三年內檢測到了 200 多個峰值。其中，我們可以標出約 50 種化合物，包括醇