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Die zellfreie Proteinsynthese (CFPS) ist eine vielversprechende Plattform für die Herstellung von Proteinen und Chemikalien, eine Anwendung, die traditionell lebenden Zellen vorbehalten ist. Zellfreie Systeme werden aus rohen Zellextrakten abgeleitet und eliminieren die Komplikationen im Zusammenhang mit dem Zellwachstum1. Darüber hinaus ermöglicht CFPS den direkten Zugang zu Metaboliten und biosynthetischen Maschinen ohne Die Interferenz einer Zellwand. Es fehlt jedoch an einem grundlegenden Verständnis der Leistungsgrenzen zellfreier Prozesse. Hochdurchsatzmethoden zur Metabolitenquantifizierung sind wertvoll für die Charakterisierung des Stoffwechsels und entscheidend für den Aufbau metabolischer Rechenmodelle2,3,4. Häufige Methoden zur Bestimmung der Metabolitenkonzentrationen sind Kernspinresonanz (NMR), Fourier-Transformations-Infrarot-Spektroskopie (FT-IR), enzymbasierte Assays und Massenspektrometrie (MS)5,6,7 ,8. Diese Methoden sind jedoch oft durch ihre Unfähigkeit, mehrere Verbindungen gleichzeitig effizient zu messen, begrenzt und erfordern oft eine Probengröße, die größer ist als typische zellfreie Reaktionen. Beispielsweise können enzymbasierte Assays oft nur zur Quantifizierung einer einzelnen Verbindung in einem Lauf verwendet werden und sind begrenzt, wenn die Stichprobengröße klein ist, z. B. bei zellfreien Proteinsynthesereaktionen (in der Regel auf einer Skala von 10-15 L). In der Zwischenzeit erfordert NMR eine hohe Fülle von Metaboliten für die Detektion und Quantifizierung5. Angesichts dieser Unzulänglichkeiten bieten Chromatographiemethoden in Verbindung mit der Massenspektrometrie (LC/MS) mehrere Vorteile, darunter eine hohe Empfindlichkeit und die Fähigkeit, mehrere Arten gleichzeitig zu messen9; Die analytische Komplexität nimmt jedoch erheblich zu, da die Anzahl und Vielfalt der Arten gemessen wird. Daher ist es wichtig, Methoden zu entwickeln, die das Hohe Durchsatzpotenzial von LC/MS-Systemen voll ausschöpfen. Verbindungen in einer Probe werden durch flüssige Chromatographie getrennt und durch Massenspektrometrie identifiziert. Das Signal der Verbindung hängt von seiner Konzentration und Ionisationseffizienz ab, wobei die Ionisation zwischen Verbindungen variieren kann und auch von der Probenmatrix abhängen kann.
Die gleiche Ionisationseffizienz zwischen der Probe und den Standards zu erreichen, ist eine Herausforderung, wenn LC/MS zur Quantifizierung von Analyten verwendet wird. Darüber hinaus wird die Quantifizierung mit der Metabolitenvielfalt aufgrund der Signalspaltung und Heterogenität in Protonenaffinität und Polarität10schwieriger. Schließlich kann die Co-Eluing-Matrix der Probe auch die Ionisierungseffizienz der Verbindungen beeinflussen. Um diese Probleme zu lösen, können Metaboliten chemisch ableitungsiert werden, wodurch die Trennungsauflösung und Empfindlichkeit durch LC/MS-Systeme erhöht wird, während gleichzeitig die Signalspaltung in einigen Fällen10,11verringert wird. Chemische Derivatisierung funktioniert durch Tagging bestimmte funktionelle Gruppen von Metaboliten, um ihre physikalischen Eigenschaften wie Ladung oder Hydrophobizität anzupassen, um die Ionisationseffizienz zu erhöhen11. Verschiedene Tagging-Mittel können verwendet werden, um verschiedene funktionelle Gruppen (z.B. Aumine, Hydroxyle, Phosphate, Carbonsäuren usw.) anzusprechen. Aniline, ein solches Derivatisierungsmittel, zielt auf mehrere funktionelle Gruppen gleichzeitig ab und fügt eine hydrophobe Komponente in hydrophile Moleküle ein, wodurch ihre Trennungsauflösung und das Signal12erhöht werden. Um den Co-Eluing-Matrix-Ionenunterdrückungseffekt zu beheben, entwickelten Yang und seine Mitarbeiter eine Technik, die auf der Group Specific Internal Standard Technology (GSIST)-Kennzeichnung basiert, bei der Standards mit 13C-Aniline-Isotopen markiert und mit der Probe gemischt werden. 12,13. Der Metabolit und der entsprechende interne Standard haben die gleiche Ionisationseffizienz, da sie ko-elute, und ihr Intensitätsverhältnis kann verwendet werden, um die Konzentration in der experimentellen Probe zu quantifizieren.
In dieser Studie haben wir ein Protokoll entwickelt, um 40 Verbindungen zu detektieren und zu quantifizieren, die an der Glykolyse, dem Pentosephosphatweg, dem Tricarbonsäurezyklus, dem Energiestoffwechsel und der Kofaktorregeneration in CFPS-Reaktionen beteiligt sind. Die Methode basiert auf dem GSIST-Ansatz, bei dem wir 12C-Aniline und 13C-Aniline verwendet haben, um Metaboliten mit umgekehrter Phase LC/MS zu markieren, zu erkennen und zu quantifizieren. Der lineare Bereich aller Verbindungen umfasste 2-3 Größenordnungen mit einem durchschnittlichen Korrelationskoeffizienten von 0,988. Somit ist die Methode ein robuster und genauer Ansatz, um den zellfreien Stoffwechsel und möglicherweise Vollzellextrakte abzuhören.