MALDI质谱反应性基质用于选择性检测生物分子

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21874054
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0403.谱学方法与理论
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Matrix assisted laser desorption ionization mass spectrometry (MALDI-MS) is an indispensable tool for accurate detections of biomolecules due to its advantages of low sample consumption and high measurement efficiency. However, challenges remain for using MALDI-MS to detect the molecules presented in biological samples with much polarity and more negative charges, such as oligosaccharides, phosphopeptides and oligonucleotides etc. Because such molecules are not easily ionized for the absence of protonated sits, and are often suppressed by the molecules that ease to ionization; small molecules are also disturbed by the use of large amount of matrix compounds since their ions appear in close m/z region. To facilitate selective detections of target biomolecules, in this project we will focus on development of reactive matrixes, that is, the designed matrix compounds contain of a reactive functional group (carbonyl, azide); the functional group will react with target molecule based on the reactions of thiol-ene, or alkyne–azide, forming highly ionized complexes for detection. During this study, a series of reactive matrixes will be designed and evaluated, and a MALDI-MS platform that uses reactive matrixes to detect biomolecules will be built, meanwhile, theoretical basis and mechanical respects behind the development of reactive matrixes will be explored. We believe that this study will promote our understanding of reactions and matrixes and uses of MALDI-MS for detection of biomolecules in complex mixtures.
基质辅助激光解析离子化质谱(MALDI-MS)由于低样品消耗、高效的分析能力,在生物分子检测中具有不可取代的地位。然而,实际样品中带负电荷、高极性化合物(寡糖、磷酸化肽和核酸分子等)由于缺少质子化位点难以被离子化;在复杂体系中易于被离子化能力强的分子抑制,小分子化合物易被大量使用的基质分子干扰而难以检测。在这项研究中,我们拟开展反应性基质研究,针对含有巯基、寡糖和炔基修饰的核酸分子的检测,在含有基质功能的共轭分子中引入羰基、胺基和叠氮等反应基团,利用羰基-巯基,羰基-胺基和炔-叠氮等基团间选择性反应和形成产物分子高效离子化特点,高灵敏和选择性检测实际样品中目标生物分子。通过系统研究生物样品体系中选择性反应条件和影响因素,及MALDI-MS基质化合物的性质,发展一系列反应性基质,建立基于反应性基质分析生物分子的MALDI-MS检测平台。

结项摘要

本研究针对MALDI质谱分析中,基质严重干扰小分子化合物的检测,以及带负电荷离子难以被离子化的问题,研究和设计了基于与目标分析物发生选择性反应的质谱标签和反应性基质。质谱标签能够将难以离子化的小分子化合物转化为易于离子化的复合物离子,使待测物位于高质荷比地区而避免基质的干扰,而反应性基质在此基础上进一步避免了额外基质的使用。质谱标签和反应性基质两者都具有提高目标分析物分析的检测灵敏度和在复杂体系中检测的选择性的能力。具体完成的研究内容包括:研究了氨基和肼基对还原糖末端醛基的识别反应,巯基与羰基的点击反应,结合这些反应发展了用于寡糖分析的反应性基质:α-晴基肉桂酸的衍生物2-苯基3-对苯基乙腈(PAPAN)和2-肼喹啉;用于巯基类小分子分析的质谱标签:5,8二酮喹啉和1-芘甲醛;展示了传统的α-氰基-4-羟基肉桂酸(CHCA)基质作为反应性基质检测复杂体系中巯基类化合物的能力。这些质谱标签和反应性基质的开发和应用研究解决了部分MALDI质谱检测的瓶颈问题,为进一步的研究提供了思路和理论基础。研究结果表明:开发的基质和标签不仅可用于细胞和血液中糖类和巯基类小分子的定量检测,在酒类等食品的有效成分的分析中也显示了优势和潜力。同时也证明,MALDI质谱技术结合试剂和方法的开发,在临床检测、医药和食品安全及质量控制方面有更广阔的应用前景和潜力。开发的试剂有实现产品转化的潜力,也预示着更加深入系统的研究和投入,可以加速检测技术的更新迭代和造福于人类。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Rapidly Quantitative Analysis of γ-Glutamyltranspeptidase Activity in the Lysate and Blood via a Rational Design of the Molecular Probe by Matrix Assisted Laser Desorption Spectrometry
通过基质辅助激光解吸光谱法合理设计分子探针,快速定量分析裂解物和血液中的γ-谷氨酰转肽酶活性
  • DOI:
    10.1016/j.talanta.2019.120141
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Talanta
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Sheng Wang;Chunsheng Xiao;Liming Guo;Ming Li;Hongmei Li;Xinhua Guo
  • 通讯作者:
    Xinhua Guo

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其他文献

乌头碱的代谢产物去氧乌头碱的生物转化及其电喷雾串联质谱
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高效有机高分子基质和探针用于MALDI-MS快速准确鉴定临床微生物
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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