Large-scale targeted metabolomics method for metabolite profiling of human samples

代谢组学 化学 轨道轨道 代谢物 代谢组 生物标志物发现 代谢途径 色谱法 计算生物学 质谱法 生物化学 新陈代谢 蛋白质组学 生物 基因
作者
Guodong Cao,Zhengbo Song,Yanjun Hong,Zhiyi Yang,Yuanyuan Song,Zhongjian Chen,Zhaobin Chen,Zongwei Cai
出处
期刊:Analytica Chimica Acta [Elsevier BV]
卷期号:1125: 144-151 被引量:92
标识
DOI:10.1016/j.aca.2020.05.053
摘要

Targeted metabolomics has significant advantages for quantification but suffers from reduced metabolite coverage. In this study, we developed a large-scale targeted metabolomics method and expanded its applicability to various human samples. This approach initially involved unbiased identification of metabolites in human cells, tissues and body fluids using ultra high-performance liquid chromatography (UHPLC) coupled to high-resolution Orbitrap mass spectrometry (MS). Targeted metabolomics method was established with utility of UHPLC-triple quadrupole MS, which enables targeted profiling of over 400 biologically important metabolites (e.g., amino acids, sugars, nucleotides, dipeptides, coenzymes, and fatty acids), covering 92 metabolic pathways (e.g., Krebs cycle, glycolysis, amino acids metabolism, ammonia recycling, and one-carbon metabolism). The present method displayed better sensitivity, repeatability and linearity than the Orbitrap MS-based untargeted metabolomics approach and demonstrated excellent performance in lung cancer biomarker discovery, in which 107 differential metabolites were able to discriminate between carcinoma and adjacent normal tissues, implicating the Warburg effect, alteration of redox state, and nucleotide metabolism of lung cancer. This new method is flexible and expandable and offers many advantages for metabolomics analysis, such as wide metabolite coverage, good repeatability and linearity and excellent capability in biomarker discovery, making it useful for both basic and clinical metabolic research.
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