Name: Natürliche Produktentdeckung mit LC-MS/MS Diagnostic Fragmentierungs-Filterung: Anwendung für die Mikrocystist-Analyse (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-05-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 18 s
Description: Erfahren Sie die diagnostische Fragmentierungsfilterung für die Naturstoffentdeckung mit LC-MS/MS und MZmine. Diese Methode ermöglicht die Erkennung neuer Toxine und Bioprodukte in komplexen Gemischen.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Die Autoren danken Heather Roshon (Canadian Phycological Culture Centre, University of Waterloo für die Bereitstellung der Can-Obakteria-Kultur und Sawsan Abusharkh (Carleton University) für technische Hilfe.

1. Vorbereitung der nicht zielgerichteten Flüssigchromatographie (LC)-MS/MS Datensätze
Hinweis: Die DFF kann mit jedem hochauflösenden Massenspektrometer und Analysemethode durchgeführt werden, die für eine Zielklasse von Analyten optimiert sind. MC-optimierte LC-MS/MS-Bedingungen auf Orbitrap-Massenspektrometer sind in der Materiallisteaufgeführt.
<ol><li>
Download von MZmine 2 (http://mzmine.github.io/) Hinweis: Beispieldaten CPCC300.raw finden Sie auf https://drive.google.com/open?id=1HHbLdvxCMycSasyNXPRqIe5pkaSqQoS0.<ol>
<li>Unter dem Drop-Down-Menü von Raw wählen Sie die Option " Raw-Datenimport ".</li>
		<li>Wählen Sie die zu analysierenden Daten aus. Einzelne oder mehrere Dateien können importiert werden.</li>
	</ol>
</li>
	<li>(Optional) Wenn das Datenformat des Anbieters nicht von MZmine unterstützt wird, verwenden Sie Proteowizard16 , um zentroidierte .mzmml-Dateien zu erzeugen.<ol>
<li>Wählen Sie den Peak Picking Filter, um den von Heranern gelieferten Zentroiding-Algorithmus anzuwenden.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. Diagnostische Fragmentierung Filterung von importierten DDA-Dateien
<ol><li>Mit dem Cursor wählen Sie die Datendatei (n) in der Spalte Raw-Dateien des Hauptbildschirms MZmine aus.</li>
	<li>Wählen Sie im Menü Visualisierung Drop-Down-Menü die Option Diagnostische Fragmentierung .</li>
	<li>In der DFF-Dialogbox, die erscheint (Abbildung 3), geben Sie folgende Optionen ein:<ol>
<li>Die Aufbewahrungszeit – die Auto-Reichweite verwenden oder den Bereich der Aufbewahrungszeiten in Minuten festlegen, in denen die angestrebte Klasse von Analyten ausläuft.</li>
		<li>
Vorläufer m/-verwenden Sie den Autobereich oder definieren Sie den m/z-Bereich der angestrebten Klasse von Analyten, einschließlich der Möglichkeit für mehrere geladene Verbindungen, wenn es angebracht ist.</li>
		<li>
m/z Toleranz – Die erreichbare MS/MS-Massengenauigkeit des MSinstruments einfügen; 0,01 m/oder 3.0 ppm ist für eine Orbitrap-Plattform geeignet. Wenn nur diagnostische Produkt-Ionen untersucht werden, Eingabe 0,0 in die Option Diagnostik-neutraler Verlustwert (Da) . Umgekehrt, wenn nur diagnostische neutrale Verluste untersucht werden, Eingabe 0,0 in die Option Diagnostik-Produkt Ionen (m/z) .</li>
		<li>
Diagnostik-Produkt-Ionen (m/z) – geben Sie das klassenspezifische Produkt Ion (s) m/z. Trennen Sie mehrere Produkt-Ionen mit einem Komma. Hinweis: Das Einfügen mehrerer Produkt-Ionen visualisiert Spektren, die alle aufgeführten Produkt-Ionen enthalten.</li>
		<li>
Diagnostisch-neutraler Verlustwert (Da) – geben Sie den klassenspezifischen neutralen Verlust (es) ein. Trennen Sie mehrere neutrale Verluste mit einem Komma. Hinweis: Die Einfügen mehrerer neutraler Verluste wird Spektren visualisieren, die alle aufgeführten neutralen Verluste enthalten. Die Eingabe von Diagnostik-Ionen und Neutralverlusten wird Spektren visualisieren, die alle Kriterien erfüllen.</li>
		<li>
Minimale diagnostische Ionenintensität (% Basisspitze) – Als% des Basisgipfels der MS/MS-Spektren, definieren Sie die minimale Intensität für diagnostische Produkt-Ionen and/oder neutrale Verluste zu berücksichtigen.</li>
		<li>
Peaklist-Ausgabedatei – Wählen Sie einen Pfad und Dateinamen aus, um die Ergebnisse auszugeben.</li>
		<li>Klicken Sie auf den OK-Button, um die DFF-Analyse zu starten. Eine DFF-Plot erscheint nach erfolgreichem Abschluss der oben genannten Schritte Hinweis: Es werden zwei .csv-Dateien erzeugt. {Peaklist output file} .csv contains the vorsor m/z, scan numbers, and Retentionszeiten of the scans. Dies kann in bestehenden MZmine-Modulen verwendet werden, einschließlich Rohdatenmethoden > Peak-Erkennung > gezielte Peak-Erkennung zur Erzeugung von extrahierten Ionenchromatogrammen von Vorläufern, die die definierten DFF-Kriterien erfüllten. {Peaklist output file} _ data.csv contains the preursor m/z, product ion m/z and Retentimes to allow generation of DFF-plots outside of MZmine.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Beispiel für die Mikrocystin-Analyse der DFF
<ol><li>
Probenvorbereitung
	<ol>
<li>Sterilisieren 250 mL Erlenmeyer-Flaschen, die 30 mL steriler MA-Medien 17 oder andere Cyanobakterien-Wachstumsmedien (BG-11) enthalten, die mit einem Schaumstopper ausgestattet sind.</li>
		<li>Sterilisierte Wachstumsmedien mit einer Cyanobakterien-Kultur auf etwa 5 × 105 Zellen mL-1 unter aseptischen Bedingungen. Die Zelldichte mit einem Hämozytometer überwachen. In diesem Beispiel wachsen M . aeruginosa Stamm CPCC300 photoautotrophisch bei 27 ° C, beleuchtet mit kühlem weißem Leuchtstofflicht (30 μE m-2 s-1 ) mit einem 12 h Licht: 12 h dunkles Regime. Wirbeln Sie die Zellen einmal täglich.</li>
		<li>Trennen Sie die Zellen nach 26 Tagen durch Vakuumfiltration durch Vakuumfiltration mit GF/C-Glasfaserfilterpapieren mit einem Durchmesser von 47 mm.</li>
		<li>Fügen Sie 3 ml 80% Methanol (aq) in 14 mL-Reagenzglas (n) zu den geernteten Zellen hinzu.</li>
		<li>Die Reagenzgläser, die Zyanobakterien-Zellen für jeweils 30 s enthalten, wirbel und anschließend sondieren. Bewahren Sie die Reagenzgläser bei-20 ° C für 1 Stunde auf.</li>
		<li>Wiederholungsschritt 3.1.5 zwei zusätzliche Male, um die Zellen effektiv zu lärmen.</li>
		<li>Filtern Sie die daraus resultierenden Cyanobakterien-Zellextrakte (n) durch einen 0,22 μm PTFE-Spritzenfilter (n).</li>
		<li>Trockenextrakt (n) mit einem Verdampfer bei einer Temperatur von 30 ° C mit einem sanften Strom von Stickstoffgas. Bewahren Sie den Extrakt trocken bei-20 ° C bis zur LC-MS/MS-Analyse.</li>
		<li>Die getrockneten Rückstände mit 500 μL von 90% Methanol (aq) und Wirbel für 30 s in einer Bernstein-HPLC-Vial vor der Analyse neu aufrichten.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Analysieren Sie den Cyanobakterien-Extrakt mit einer DDA-Akquisitionsmethode auf einem hochauflösenden Massenspektrometer. Hinweis: Die hier verwendeten optimierten LC-MS-Bedingungen für die MC-Analyse sind in der Materialtabelleaufgeführt.</li>
	<li>Bereiten Sie die DDA-Datafile vor und importieren Sie in MZmine nach den Schritten 1.1 und 1.2.</li>
	<li>Wählen Sie die Datenblätter aus und starten Sie die DFF-Module nach den Schritten 2.1-2.2.</li>
	<li>Für die MC-Analyse verwenden Sie die folgenden Einstellungen innerhalb des DFF-Moduls (Abbildung 3).<ol>
<li>
Aufbewahrungszeit – Geben Sie die Reichweite von 2,00 bis 6.00 min ein.</li>
		<li>
Vorläuferin m/– Input m/z-Bereich von 430,00 bis 1200.00. </li>
		<li>
m/z Toleranz – Die Toleranztoleranz von 0,01 m/oder 3,0 ppm. </li>
		<li>
Diagnostikprodukt-Ionen (m/z ) – Input m/@ @ </li>
		<li>
Diagnostisch-neutraler Verlustwert (Da) – Input 0.0 , um zu definieren, dass keine diagnostischen neutralen Verluste verwendet werden.</li>
		<li>
Minimale Diagnostik-Ionenintensität (% Basisspitze ) – Verwendung 15,00 als Mindestintensitätsschwelle</li>
		<li>
Peaklist-Ausgabedatei – Definieren Sie die Ausgabedatei als putative _ MCs.csv.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Klicken Sie auf den OK-Button, um die DFF-Analyse zu starten. Eine DFF-Handlung (Abbildung 4) erscheint nach erfolgreichem Abschluss der oben genannten Schritte</li>
</ol>

<ol><li>Mayer, P. M., Poon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+mechanisms+of+collisional+activation+of+ions+in+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Mass+Spectrometry+Reviews%22%5BJournal%5D)">The mechanisms of collisional activation of ions in mass spectrometry.</a> Mass Spectrometry Reviews. 28 (4), 608-639 (2009).</li>
<li>Fisch, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biosynthesis+of+natural+products+by+microbial+iterative+hybrid+PKS%E2%80%93NRPS%5BTitle%5D)+AND+%22RSC+Advances%22%5BJournal%5D)">Biosynthesis of natural products by microbial iterative hybrid PKS–NRPS.</a> RSC Advances. 3 (40), 18228-18247 (2013).</li>
<li>Kelman, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+six+new+Alternaria+sulfoconjugated+metabolites+by+high-resolution+neutral+loss+filtering%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Communications+in+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Identification of six new Alternaria sulfoconjugated metabolites by high-resolution neutral loss filtering.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry. 29 (19), 1805-1810 (2015).</li>
<li>Renaud, J. B., Kelman, M. J., Qi, T. F., Seifert, K. A., Sumarah, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Product+ion+filtering+with+rapid+polarity+switching+for+the+detection+of+all+fumonisins+and+AAL-toxins%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Communications+in+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Product ion filtering with rapid polarity switching for the detection of all fumonisins and AAL-toxins.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry. 29 (22), 2131-2139 (2015).</li>
<li>Renaud, J. B., Kelman, M. J., McMullin, D. R., Yeung, K. K. -C., Sumarah, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Application+of+C8+liquid+chromatography-tandem+mass+spectrometry+for+the+analysis+of+enniatins+and+bassianolides%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Chromatography+A%22%5BJournal%5D)">Application of C8 liquid chromatography-tandem mass spectrometry for the analysis of enniatins and bassianolides.</a> Journal of Chromatography A. 1508, 65-72 (2017).</li>
<li>Walsh, J. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+Fragmentation+Filtering+for+the+Discovery+of+New+Chaetoglobosins+and+Cytochalasins%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Communications+in+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Diagnostic Fragmentation Filtering for the Discovery of New Chaetoglobosins and Cytochalasins.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry. , (2018).</li>
<li>Wang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sharing+and+community+curation+of+mass+spectrometry+data+with+Global+Natural+Products+Social+Molecular+Networking%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+biotechnology%22%5BJournal%5D)">Sharing and community curation of mass spectrometry data with Global Natural Products Social Molecular Networking.</a> Nature biotechnology. 34 (8), 828(2016).</li>
<li>Bartók, T., Szécsi, Á, Szekeres, A., Mesterházy, Á, Bartók, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+of+new+fumonisin+mycotoxins+and+fumonisin-like+compounds+by+reversed-phase+high-performance+liquid+chromatography%2Felectrospray+ionization+ion+trap+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Communications+in+Mass+Spectrometry%3A+An+International+Journal+Devoted+to+the+Rapid+Dissemination+of+Up-to-the-Minute+Research+in+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Detection of new fumonisin mycotoxins and fumonisin-like compounds by reversed-phase high-performance liquid chromatography/electrospray ionization ion trap mass spectrometry.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry: An International Journal Devoted to the Rapid Dissemination of Up-to-the-Minute Research in Mass Spectrometry. 20 (16), 2447-2462 (2006).</li>
<li>Bartók, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+and+characterization+of+twenty-eight+isomers+of+fumonisin+B1+%28FB1%29+mycotoxin+in+a+solid+rice+culture+infected+with+Fusarium+verticillioides+by+reversed-phase+high-performance+liquid+chromatography%2Felectrospray+ionization+time-of-flight+and+ion+trap+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Communications+in+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Detection and characterization of twenty-eight isomers of fumonisin B1 (FB1) mycotoxin in a solid rice culture infected with Fusarium verticillioides by reversed-phase high-performance liquid chromatography/electrospray ionization time-of-flight and ion trap mass spectrometry.</a> Rapid Communications in Mass Spectrometry. 24 (1), 35-42 (2010).</li>
<li>Pluskal, T., Castillo, S., Villar-Briones, A., Orešič, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MZmine+2%3A+modular+framework+for+processing%2C+visualizing%2C+and+analyzing+mass+spectrometry-based+molecular+profile+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+bioinformatics%22%5BJournal%5D)">MZmine 2: modular framework for processing, visualizing, and analyzing mass spectrometry-based molecular profile data.</a> BMC bioinformatics. 11 (1), 395(2010).</li>
<li>Spoof, L., Catherine, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Appendix+3%3A+tables+of+microcystins+and+nodularins%5BTitle%5D)+AND+%22Handbook+of+cyanobacterial+monitoring+and+cyanotoxin+analysis%22%5BJournal%5D)">Appendix 3: tables of microcystins and nodularins.</a> Handbook of cyanobacterial monitoring and cyanotoxin analysis. , 526-537 (2016).</li>
<li>Pick, F. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blooming+algae%3A+a+Canadian+perspective+on+the+rise+of+toxic+cyanobacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Journal+of+Fisheries+and+Aquatic+Sciences%22%5BJournal%5D)">Blooming algae: a Canadian perspective on the rise of toxic cyanobacteria.</a> Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 73 (7), 1149-1158 (2016).</li>
<li>Carmichael, W. W., Boyer, G. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Health+impacts+from+cyanobacteria+harmful+algae+blooms%3A+Implications+for+the+North+American+Great+Lakes%5BTitle%5D)+AND+%22Harmful+algae%22%5BJournal%5D)">Health impacts from cyanobacteria harmful algae blooms: Implications for the North American Great Lakes.</a> Harmful algae. 54, 194-212 (2016).</li>
<li>Mayumi, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+characterization+of+microcystins+by+LC%2FMS%2FMS+under+ion+trap+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+antibiotics%22%5BJournal%5D)">Structural characterization of microcystins by LC/MS/MS under ion trap conditions.</a> The Journal of antibiotics. 59 (11), 710(2006).</li>
<li>Frias, H. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+electrospray+tandem+mass+spectrometry+for+identification+of+microcystins+during+a+cyanobacterial+bloom+event%5BTitle%5D)+AND+%22Biochemical+and+biophysical+research+communications%22%5BJournal%5D)">Use of electrospray tandem mass spectrometry for identification of microcystins during a cyanobacterial bloom event.</a> Biochemical and biophysical research communications. 344 (3), 741-746 (2006).</li>
<li>Kessner, D., Chambers, M., Burke, R., Agus, D., Mallick, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ProteoWizard%3A+open+source+software+for+rapid+proteomics+tools+development%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">ProteoWizard: open source software for rapid proteomics tools development.</a> Bioinformatics. 24 (21), 2534-2536 (2008).</li>
<li>Watanabe, M. F., Oishi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+environmental+factors+on+toxicity+of+a+cyanobacterium+%28Microcystis+aeruginosa%29+under+culture+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+and+Environmental+microbiology%22%5BJournal%5D)">Effects of environmental factors on toxicity of a cyanobacterium (Microcystis aeruginosa) under culture conditions.</a> Applied and Environmental microbiology. 49 (5), 1342-1344 (1985).</li>
<li>Hollingdale, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Feasibility+study+on+production+of+a+matrix+reference+material+for+cyanobacterial+toxins%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+and+bioanalytical+chemistry%22%5BJournal%5D)">Feasibility study on production of a matrix reference material for cyanobacterial toxins.</a> Analytical and bioanalytical chemistry. 407 (18), 5353-5363 (2015).</li>
<li>Yuan, M., Namikoshi, M., Otsuki, A., Sivonen, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+amino+acid+side-chain+on+fragmentation+of+cyclic+peptide+ions%3A+differences+of+electrospray+ionization%2Fcollision-induced+decomposition+mass+spectra+of+toxic+heptapeptide+microcystins+containing+ADMAdda+instead+of+Adda%5BTitle%5D)+AND+%22European+Mass+Spectrometry%22%5BJournal%5D)">Effect of amino acid side-chain on fragmentation of cyclic peptide ions: differences of electrospray ionization/collision-induced decomposition mass spectra of toxic heptapeptide microcystins containing ADMAdda instead of Adda.</a> European Mass Spectrometry. 4 (4), 287-298 (1998).</li>
<li>Schymanski, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+small+molecules+via+high+resolution+mass+spectrometry%3A+communicating+confidence%5BTitle%5D)+AND+%22Environmental+science+%26+technology%22%5BJournal%5D)">Identifying small molecules via high resolution mass spectrometry: communicating confidence.</a> Environmental science & technology. 48 (4), 2097(2014).</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren

Die DFF ist eine einfache und schnelle Strategie zur Erkennung ganzer Klassen von Verbindungen, die insbesondere für die Entdeckung von Naturprodukten relevant sind. Der wichtigste Aspekt der DFF ist die Festlegung der spezifischen MS-MS-Fragmentierungskriterien für die angestrebte Klasse von Verbindungen. In diesem repräsentativen Beispiel wurde DFF verwendet, um alle Adda-Reste zu erkennen, die MCs enthalten, die in einem M. Aeruginosa-Kellagerextrakt vorhanden sind. Obwohl die überwiegende Mehrheit der MCs ei...

Die Tandem-Massenspektrometrie (MS/MS) ist eine weit verbreitete Massenspektrometrie-Methode, bei der ein Vorläuferion isoliert und durch die Anwendung von Aktivierungsenergie wie kollisionsbedingte Dissoziation (CID)1 eine Fragmentierung induziert wird. Die Art und Weise, wie ein Ionenfragmente eng mit seiner molekularen Struktur verbunden ist. Natürliche Produkte werden oft als Mischungen strukturell ähnlicher Verbindungen und nicht als eine einzige einzigartige Chemikalie2biosynthetisiert. Als solche teilen strukturell verwandte Verbindungen, die zur gleichen biosynthetischen Klasse gehören, oft wichtige MS/MS-Fragmentierungsmerkmale, einschließlich gemeinsamer Produktzionen und/oder neutraler Verluste. Die Fähigkeit, komplexe Proben auf Verbindungen zu untersuchen, die klassenspezifische Produkt-Ionen and/oder neutrale Verlustebesitzen, ist eine leistungsfähige Strategie, um ganze Klassen von Verbindungen zu erkennen, was möglicherweise zur Entdeckung neuer natürlicher Produkte führt 3, 4 , 5 , 6. Massenspektrometrie-Methoden wie das neutrale Verlustscannen und das Vorläuferkonten von Ionen, die auf Instrumenten mit niedriger Auflösung durchgeführt werden, lassen seit Jahrzehnten Ionen mit den gleichen neutralen Verlust-oder Produktzonen erkennen. Die spezifischen Ionen oder Übergänge mussten jedoch vor der Durchführung der Experimente definiert werden. Da hochauflösende Massenspektrometer in Forschungslabors immer beliebter geworden sind, werden komplexe Proben heute häufig mit nicht zielgerichteten, datenabhängigen Akquisitionsmethoden (DDA) untersucht. Im Gegensatz zum traditionellen neutralen Verlust-und Vorläuferkonten lassen sich durch die Nachbeschaffungsanalyse 7 strukturbezogene Verbindungenidentifizieren. In dieser Arbeit zeigen wir eine Strategie, die wir als diagnostische Fragmentierungsfilterung (DFF) 5, 6 entwickelthaben, einen geradlinigen und benutzerfreundlichen Ansatz, um ganze Verbindungen in komplexen Matrizen zu erkennen. Dieses DFF-Modul wurde in der Open-Source-Plattform MZmine 2 implementiert und ist über den Download von MZmine 2.38 oder neueren Versionen verfügbar. DFF ermöglicht es Nutzern, DDA-Datensätze für MS/MS-Spektren, die Produkt-Ionen (s) and/oder neutrale Verluste (es) enthalten, die für ganze Klassen von Verbindungen diagnostiziert sind, effizient zu durchsuchen. Eine Begrenzung der DFF sind charakteristische Produktideonen und/oder neutrale Verluste für eine Klasse von Verbindungen muss vom Analytiker definiert werden.
Zum Beispiel, jedes der mehr als 60 verschiedenen Fumonisin Mykotoxineidentifiziert 8,9besitzen eine trikarballylische Seitenkette,die ein m/157.0142 (C6H 5 O5-) Produkt-Ion erzeugt auf Fragmentierung der [M-H]-Ion 4. Daher können alle vermeintlichen Fumonisine einer Probe mit DFF durch das Screening aller MS/MS-Spektren in einem DDA-Datensatz, die das markante m/157.0142-Produkt enthalten, erkannt werden. In ähnlicher Weise können sulvated Verbindungen durch das Screening von DDA-Datensätzen auf MS/MS-Spektren, die einen diagnoseinen-neutralen Verlust von 79.9574 Da (SO3)3enthalten, nachgewiesen werden. Dieser Ansatz wurde auch erfolgreich angewendet, um neue zyklische Peptide 5 und Naturprodukte zu entdecken, die Tryptophan oder Phenylalanin-Rückstände6 enthalten.
Um die Wirksamkeit der DFF und ihre Benutzerfreundlichkeit innerhalb der MZmine-Plattform10zu demonstrieren, haben wir diesen Ansatz bei der Analyse von Mikrozystinen (MCs) angewandt; Eine Klasse von über 240 strukturell verwandten Giftstoffen, die von Süßwassercyanobakterien11,12,13produziert werden.
Die am häufigsten gemeldeten Cyanotoxine sind MCs, wobei die MC-LR (Leucine [L]/Arginin [R]) kongener am häufigsten untersucht wird (Abbildung1). Die MCs sind monozyklische nicht-ribosomale Heptapeptide, biosynthetisiert durch mehrere Cyanobakterien-Gattungen , darunter Microcystis, Anabaena, Nostoc und Planktothrix12,13. Die MCs bestehen aus fünf gemeinsamen Rückständen und zwei variablen Positionen, die mit L-Aminosäuren belegtwerden. Fast alle MCs besitzen eine charakteristische β-Aminosäure 3amino-9-Methoxy-2, 6, 8-Trimethyl-10-Phenyldezen-4,6-Dieno-Säure (Adda) Rückstände an Position 511.  Die MS/MS-Fragmentierungswege der MCs sindgut beschrieben 14,15; Die Adda-Reste sind verantwortlich für das prominente MS- /MS-Produkt Ion, m/135.0803+ (C 9 H 11 O+)sowie andere Produktzionen wie m/163.1114 + (C11H 15) . O+) (Abbildung 2). Mit diesen diagnostischen Ionen können nicht zielgerichtete DDA-Datensätze von Microcystis aeruginosa-Kellinextrakten für alle vorhandenen Mikrocystine untersucht werden, sofern die Mikrozystine eine Adda-Rückstände aufweisen.

<table><tbody><tr><td>Cyanobacteria</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Microcystis aeruginosaCPCC300</td><td>KANADISCHES PHYKOLOGISCHES KULTURZENTRUM</td><td></td> CPCC300 <td>https://uwaterloo.ca/canadian-phycological-culture-centre/</td></tr><tr><td>Software</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Proteowizard (Software)</td><td></td><td>software</td><td>http://proteowizard.sourceforge.net/</td></tr> <tr><td>Mzmine 2</td><td></td><td>Software</td><td>http://mzmine.github.io/</td></tr><tr><td>LC-MS</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q-Exactive Orbitrap</td><td></td> <td>Thermo-Ausgestattet</td> <td>mit HESI Ionisationsquelle</td></tr><tr><td>1290 UHPLC</td><td>Agilent</td><td></td><td>Ausgestattet mit Binärpumpe, Autosampler, Säulenfach</td></tr><tr><td>C18 Säule</td><td>Agilent</td><td>959757-902</td><td>Eclipse Plus C18 RRHD Säule (2,1 x 100 mm, 1,8 x 1 mm; m)</td></tr><tr><td><stark>Lösungsmittel</stark></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Optima Methanol Fisher</td><td></td><td>A456-4</td><td></td></tr><tr><td>Acetonitril Fisher</td><td></td><td>A955-4</td><td></td></tr><tr><td>Wasser</td><td>Fisher</td><td>W6-4</td><td></td></tr><tr><td>Ameisensäure</td><td>Fisher</td><td>A11710X1-AMP</td><td></td></tr><tr><td>Vortex-Genie 2</td><td>Scientific Industries</td><td>SI-0236</td><td></td></tr><tr><td>Zentrifuge Sorvall Micro 21</td><td>Thermo Scientific</td><td>75-772-436<</td><td></td></tr><tr><td>strong>Other</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Amber HPLC Fläschchen 2 ml/Kappen</td><td>Agilent</td><td>5182-0716/5182-0717</td><td></td></tr><tr><td>0,2-&mu; m PTFE-Spritzenvorsatzfilter</td><td>Pall Corp.</td><td>4521</td><td></td></tr><tr><td>Whatman 47mm GF/A Glas-Mikrofaserfilter</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>WHA1820047</td><td></td></tr><tr><td>Media</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MA Medien (pH 8,6) ( Menge / L)</td><td></td><td></td><td>Watanabe, M. F. & Oishi, S. Auswirkungen von Umweltfaktoren auf die Toxizität eines Cyanobakteriums (Microcystis aeruginosa) unter Kulturbedingungen. Angewandte und Umweltmikrobiologie. 49 (5), 1342-1344 (1985).</td></tr><tr><td>Ca(NO3)&middot; 4H2O, 50 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>C2786</td><td></td></tr><tr><td>KNO3, 100 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>P8291</td><td></td></tr><tr><td>NaNO3, 50 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S5022</td><td></td></tr><tr><td>Na2SO4, 40 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S5640</td><td></td></tr><tr><td>MgCl2&middot; 6H20, 50 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>M2393</td><td></td></tr><tr><td>Natriumglycerophosphat, 100 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>G9422</td><td></td></tr><tr><td>H3BO3, 20 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>B6768</td><td></td></tr><tr><td>Bicine, 500 mg</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>RES1151B-B7</td><td></td></tr><tr><td></td><td>P(IV) Metalllösung, 5 mL</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bringen Sie Folgendes auf 1 L mit ddH2O</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NaEDTA&middot; 2HO</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>E6635</td><td></td></tr><tr><td>FeCl3 &middot; 6H2O</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>236489</td><td></td></tr><tr><td>MnCl2&middot; 4H2O</td><td>Baker</td><td>2540</td><td></td></tr><tr><td>ZnCl2</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>Z0152</td><td></td></tr><tr><td>CoCl2&middot; 6H2O</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>C8661</td><td></td></tr><tr><td>Na2MoO4&middot; 2H2O</td><td>Baker</td><td>3764</td><td></td></tr><tr><td>Cyanobacteria BG-11 50X Süßwasserlösung</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>C3061-500mL</td><td></td></tr></tbody></table>

natürliche produktentdeckung mit lc-ms/ms diagnostic fragmentierungs-filterung: anwendung für die mikrocystist-analyse

Natural Product Discovery with LC-MS/MS Diagnostic Fragmentation Filtering: Application for Microcystin Analysis

Natürliche Produkte werden oft als Mischungen strukturell ähnlicher Verbindungen und nicht als eine einzige Verbindung biosynthetisiert. Aufgrund ihrer gemeinsamen Strukturmerkmale durchlaufen viele Verbindungen innerhalb der gleichen Klasse eine ähnliche MS/MS-Fragmentierung und haben mehrere identische Produktideonen und/oder neutrale Verluste. Der Zweck der diagnostischen Fragmentierungsfilterung (DFF) ist es, alle Verbindungen einer bestimmten Klasse in einem komplexen Extrakt effizient zu erkennen, indem nicht gezielte LC-MS/MS-Datensätze für MS/MS-Spektren geprüft werden, die klassenspezifische Produktzionen und/oder neutrale Verluste enthalten. Diese Methode basiert auf einem DFF-Modul, das innerhalb der Open-Source-MZmine-Plattform implementiert wird und Probenextrakte durch datenabhängige Erfassung eines hochauflösenden Massenspektrometers wie Quadrupole Orbitrap oder Quadrupole Flugmasse analysiert. Analysatoren. Die Haupteinschränkung dieses Ansatzes ist, dass der Analyst zunächst definieren muss, welche Produktzionen and/oder neutrale Verluste spezifisch für die angestrebte Klasse von Naturprodukten sind. Die DFF ermöglicht die anschließende Entdeckung aller verwandten Naturprodukte innerhalb einer komplexen Probe, einschließlich neuer Verbindungen. In dieser Arbeit zeigen wir die Wirksamkeit der DFF, indem wir Extrakte von Microcystis aeruginosa, einer prominenten schädlichen Algenblüte, die Cyanobakterien verursacht, für die Herstellung von Mikrozystinen untersuchen.

Das DFF-Grundstück, das nach der Analyse von M. aeruginoosa CPCC300 erstellt wurde, wird in Abbildung4 gezeigt. Die x-Achse dieses Diagramms ist das m/z der Vorläufer-Ionen, die die definiertenDFF-Kriterien erfüllt haben, während die y--Achse den m/z aller Produktzionen innerhalb der MCs MS/MS-Spektren zeigt. Für diese Analyse wurden Vorläufer-Ionen im m/Bereich von 440-1200, Aufbewahrungszeiten zwischen 2,00 – 6...

Die in MZmine implementierte Diagnostik-Fragmentierungsfilterung ist ein eleganter, nach der Übernahme eingesetzter Ansatz, um LC-MS/MS-Datensätze für ganze Klassen bekannter und unbekannter Naturprodukte zu überprüfen. Dieses Tool sucht MS/MS-Spektren nach Produkt-Ionen und/oder neutralen Verlusten, die der Analyst als diagnostisch für die gesamte Klasse von Verbindungen definiert hat.

Natürliche Produktentdeckung mit LC-MS/MS Diagnostic Fragmentierungs-Filterung: Anwendung für die Mikrocystist-Analyse

Natural products are often biosynthesized as mixtures of structurally similar compounds, rather than a single compound. Due to their common structural ...

Natürliche Produkte werden oft als eine Klasse von Verbindungen biosynthetisiert, und nicht als ein einziges Produkt. Die diagnostische Fragmentierungsfilterung ist ein einfacher Ansatz, um alle strukturell verwandten Verbindungen in einem komplexen Gemisch zu erkennen. Die diagnosediagnostische Fragmentierungsfilterung, die in der MZmine-Software implementiert ist, ermöglicht es dem Analytiker, Massenspektrometrie-Datensätze für neue natürliche Produkte zu untersuchen, die andernfalls fehlen würden.Dazu gehören neue Bioprodukte, aber auch neue Giftstoffe. Die diagnostische Fragmentierungsfilterung, die auf Toxinklassen angewendet wird, die Lebensmittel und Wasser kontaminieren, kann die Expositionsbewertungen informieren. Wenn es auf mikrobielle und Pflanzliche Extrakte angewendet wird, kann es zur Entdeckung neuer Verbindungen führen.Die Verwendung der diagnostischen Fragmentierungsfilterung erfordert ein Verständnis der wichtigsten Tandem-Massenspektrometrie-Features, die eine chemische Klasse definieren. Dies bedeutet, dass strukturell ähnliche Verbindungen charakteristische Ionen erzeugen. Mein Name ist Shawn Hoogstra.Ich bin Forschungstechniker und Softwareentwickler in unserem Zentrum und werde das Verfahren demonstrieren. Um eine Probe für die Mikrocystin-Analyse vorzubereiten, impfen 30 Milliliter steriler Cyanobakterien-Wachstumsmedium auf etwa fünfmal-10-zu-die-fünfte Zelle pro Milliliter, unter aseptischen Bedingungen, in 250-Milliliter-Erlenmeyerkolben, überwachung der Zelldichte mit einem Hämozytometer. Nach 26 Tagen photoautotropher Kultur, beleuchtet mit kühlem weißen Fluoreszenzlicht mit einem 12-stündigen Hell-Dunkel-Regime bei 27 Grad Celsius, mit Wirbeln einmal täglich, verwenden Sie GF/C-Glas-Mikrofaserfilterpapiere mit 47 MilliliterDurchmesser, um die Zellen durch Vakuumfiltration vom Kulturmedium zu trennen.Fügen Sie den geernteten Zellen in 14-Milliliter-Reagenzgläsern drei Milliliter 80% Methanol hinzu und wirbeln Sie jede Tube 30 Sekunden lang an. Nach der Beschallung lysieren Sie die Proben mit drei aufeinanderfolgenden einstündigen, minus 20 Grad Celsius Gefrierzyklen und 15 Minuten Raumtemperatur-Tauzyklen, und filtern Sie jeden resultierenden Cyanobakterien-Zellextrakt durch einzelne 0,22-Mikrometer-Polytetrafluorethylen-Spritzenfilter. Mit einem sanften Strom von Stickstoffgas trocknen Sie die Extrakte mit einem Verdampfer bei 30 Grad Celsius und lagern Sie die Extrakte trocken bei minus 20 Grad Celsius.Für die Analyse der Flüssigchromatographie der Tandem-Massenspektrometrie den zu analysierenden getrockneten Rückstand mit 500 Mikroliter 90%Methanol rekonstituieren und die Proben 30 Sekunden lang wirbeln. Transfer in eine bernsteinfarbene Hochdruck-Flüssigkeitschromatographie-Durchstechflasche. Analysieren Sie dann den Cyanobakterienextrakt mit einer datenabhängigen Erfassungsmethode auf einem hochauflösenden Massenspektrometer nach Standardprotokollen.Die meisten Mikrozystoine enthalten einen ATA-Rückstand, der zwei diagnostische Produktionen in der Tandem-Massenspektrometrie produziert, M bis Z 135.0803 und 163.1114. Öffnen Sie für die nicht zielgerichtete Flüssigchromatographie die Vorbereitung von Tandem-Massenspektrometrie-Datensätzen, öffnen Sie MZmine 2, und wählen Sie Rohdatenimport"unter Dropdown-Menü "Rohdatenmethoden". Wählen Sie dann die Datendateien aus der Mikrocystinanalyse aus, und wählen Sie den Peak-Picking-Filter aus, um einen vom Hersteller bereitgestellten Zentroidierungsalgorithmus anzuwenden.Für die Diagnosefragmentierungsfilterung (DFF) der importierten datenabhängigen Erfassungsdateien verwenden Sie den Cursor, um die Datendateien hervorzuheben, und öffnen Sie das Dropdown-Menü Visualisierung, um die DFF-Option auszuwählen. Geben Sie in der angezeigten DFF-Dialogbox den Bereich der Retentionszeiten und Minuten ein, in denen die Zielklasse von Analyten ausfällt, und finden Sie den Massen-Zu-Ladungs-Verhältnisbereich der Zielklasse von Analyten, einschließlich der Möglichkeit für mehrere geladene Verbindungen, falls angemessen. Geben Sie die erreichbare Tandem-Massenspektrometrie-Massengenauigkeit des Massenspektrometrie-Instruments ein und geben Sie die klassenspezifischen Produktionen des Massen-Zu-Lade-Verhältnisses ein.Geben Sie die klassenspezifischen neutralen Verluste ein, und definieren Sie die Mindestintensität für diagnostische Produktionen und/oder neutrale Verluste, die als Prozentsatz des Basisspitzen der Tandemmassenspektrometriespektren zu betrachten sind. Wählen Sie dann einen Pfad und Dateinamen aus, um die Ergebnisse auszugeben, und klicken Sie auf OK", um den DFF zu starten. Nach erfolgreichem Abschluss der Einrichtung wird ein DFF-Plot angezeigt.Der Analytiker muss Tandemmassenspektren bekannter Verbindungen innerhalb einer zusammengesetzten Klasse interpretieren, um die Produktionen und/oder neutralen Verluste zu identifizieren, die für die gesamte Klasse von Verbindungen diagnostisch sind. Dieses DFF-Diagramm wurde nach der Analyse von M.aeruginosa CPCC 300 erstellt. Die x-Achse stellt dieses Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis der Vorläuferionen dar, die die definierten DFF-Kriterien erfüllten, während die y-Achse das Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis aller Produktionen innerhalb der Tandem-Massenspektrometriespektren der Mikrozysine anzeigt.Für diese Analyse umfassten die Kriterien für den Mikrocystin-Nachweis Vorläuferionen im Massen-Zu-Ladungs-Verhältnis von 400 bis 1, 200 und Retentionszeiten zwischen zwei und sechs Minuten. Am wichtigsten ist, dass diese Tandem-Massenspektrometriespektren beide Massen-Zu-Ladungs-Verhältnisse über dem definierten Schwellenwert von 15 % der Basisspitzenintensität enthielten. Von den 4, 116 Tandem-Massenspektrometriespektren, die während der Analyse erworben wurden, erfüllten 26 die DFF-Kriterien und wurden im M.aeruginosa CPCC 300-Extrakt nachgewiesen.Die wichtigsten nachgewiesenen Mikrozystonien konnten mit Zuversicht als Mikrocystin-Leucin-Arginin und demethylierte Aspartinsäure-Mikrocystin-Arginin-Arginin zugeordnet werden. Da neue Verbindungen mittels diagnostischer Fragmentierungsfilterung entdeckt werden, können die Organismen in großem Maßstab zur Isolierung und Charakterisierung der Verbindungen durch NMR angebaut werden. Bei Anwendung auf Mikrozystonermöglicht es uns, anhand der diagnostischen Fragmentierungsfilterung zu bestimmen, ob herkömmliche gezielte Screening-Methoden die wichtigsten Toxine in einer Probe erkennen.

natural-product-discovery-with-lc-msms-diagnostic-fragmentation

Research

Forschung

JoVE Journal

Chemistry

Chemie

Angesichts Speichel Probenahme für zukünftige klinische Anwendung wurde ein Lollipop-ähnliche Ultrafiltration (LLUF) Sonde hergestellt, um in die menschliche Mundhöhle passen. Direkte Analyse von unverdauten Speichel mit nanoLC-LTQ Massenspektrometrie zeigten die Fähigkeit von LLUF Sonden, um große Proteine ​​und hohe Abundanz Proteine ​​zu entfernen, und machen Low-reiche Peptide mehr nachweisbar.

Probenahme menschliche Speichel Indigene Peptidoms Mit einem Lollipop-Like Ultrafiltration Sonde: vereinfachen und erweitern Peptid-Erkennung für Klinische Massenspektrometrie

Die nicht-gezielte Erstellung von Metabolitenprofilen durch Hochleistungsflüssigkeitschromatographie in Verbindung mit Massenspektrometrie (UPLC-MS) ist eine leistungsfähige Technik zur Untersuchung des Stoffwechsels.  In diesem Artikel wird ein typischer Arbeitsablauf für die Erstellung von nicht-zielgerichteten Metabolitenprofilen von Serum beschrieben, einschließlich Probenorganisation und -vorbereitung, Datenerfassung, Datenanalyse, Qualitätskontrolle und Metabolitenidentifizierung.

Large Scale Non gezielte Metabolomic Profiling von Serum von Ultra Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry (UPLC-MS)

Dieses Protokoll ist für die Extraktion und Konzentration von Protein und DNA aus mikrobieller Biomasse, die aus Meerwasser gesammelt wurde, gefolgt von der Erzeugung von tryptischen Peptiden, die für die Tandem-Massenspektrometrie-basierte Proteomanalyse geeignet sind.

Ein Aquatic Microbial Metaproteomik Workflow: Von der Zelle zum tryptischen Peptide Geeignet für Tandem-Massenspektrometrie-basierte Analyse

Ein schnelles Protokoll für den proteolytischen Aufschluss mit einem hausgemachten Durchfluss-Tryptik-Mikroreaktor, der mit einem Elektrospray-Ionisations-Massenspektrometer (ESI) gekoppelt ist, wird vorgestellt. Die Herstellung des Mikroreaktors, der Versuchsaufbau und der Datenerfassungsprozess werden beschrieben.

Schnelle enzymatische Prozessierung von Proteinen für MS-Detektion mit einem Durchfluss-Mikroreaktor

Hier präsentieren wir ein Protokoll für die sequentielle gezielte Quantifizierung und ungezielte Analyse von fluorierten Verbindungen im Wasser durch Massenspektrometrie. Diese Methode liefert quantitative Konzentrationen bekannt Fluorochemical Verbindungen und identifiziert unbekannte Chemikalien im zugehörigen Proben mit semi-quantitative Schätzungen von ihrer Fülle.

Identifizierung von pro- und Polyfluorinated chemische Spezies mit einem kombinierten gezielte und nicht gezielte Screening hochauflösende Massenspektrometrie-Workflow

Dieses Protokoll umfasst eine detaillierte Analyse der Peptidoglykanzusammensetzung mittels Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie in Verbindung mit fortschrittlicher Merkmalsextraktion und bioinformatischer Analysesoftware.

Semi-quantitative Analyse von Peptidoglycan mittels Flüssigkeitschromatographie, Massenspektrometrie und Bioinformatik

Eine schnell-multidisziplinäre Strategie zur Früherkennung von Cyanobakterienblüten und assoziierten Cyanotoxinen wird hier beschrieben. Es ermöglicht den Nachweis von Cyanobakterien und verwandten Cyanotoxinen in Wasserproben und in organischen Matrizen, wie z.B. Muschelproben, in 24 h.

Früherkennung von Cyanobakterienblüten und assoziierten Cyanotoxinen mit Fast Detection Strategy

Die Protokolle beschreiben Hochleistungs-Flüssigkeitschromatographie-Methoden, gekoppelt an Brechungsindex oder massenspektrometrische Detektion zur Untersuchung von Stoffwechselreaktionen in komplexen lysatbasierten zellfreien Systemen.

Flüssigkeitschromatographie gekoppelt an Brechungsindex oder massenspektrometrische Detektion zur Metabolitenprofilierung in lysatbasierten zellfreien Systemen

Wir stellen eine Methode zur schnellen Massenspektrometrie (MS)/Massenspektrometrie (MS)-basierten Annotation und Klassifizierung von Tropanalkaloiden vor, die sowohl für die vorläufige Dereplikation von tropanhaltigen Proben als auch für die Entdeckung neuer Alkaloide für die Isolierung nützlich ist.

Anwendungen der Flüssigchromatographie-Tandem-Massenspektrometrie in der Naturstoffforschung: Tropanalkaloide als Fallstudie

Ein integrierter Autosampler und Fraction Collector (LC-mate) wurden entwickelt, um wiederholte HPLC-Trennungen zu automatisieren. Kompatibel mit HPLC-Detektoren, die analoge Signale ausgeben, verbessert LC-mate die Leistung manuell betriebener Systeme und beschleunigt Forschungsabläufe, die auf leistungsstarke Flüssigkeitschromatographie angewiesen sind.

Automatisierte HPLC-Trennung mit LC-mate: Ein integrierter wiederholender Autosampler und Fraktionssammler für die Mikroskalenreinigung

Hier zeigen wir ein Standardprotokoll, das mehrstufige Massenspektrometriebäume mit einem Fragmentierungsprozess kombiniert, der auf Huoxiang Zhengqi oraler Flüssigkeit basiert.

Technischer Ansatz zur strukturellen Analyse einer unbekannten Verbindung in der Huoxiang Zhengqi-oralen Flüssigkeit basierend auf linearer Ionenfallen-Massenspektrometrie

Erfahren Sie die diagnostische Fragmentierungsfilterung für die Naturstoffentdeckung mit LC-MS/MS und MZmine. Diese Methode ermöglicht die Erkennung neuer Toxine und Bioprodukte in komplexen Gemischen.

Natürliche Produktentdeckung mit LC-MS/MS Diagnostic Fragmentierungs-Filterung: Anwendung für die Mikrocystist-Analyse

Weitere Videos entdecken