リアルタイム高分解能質量分析法で直接分析を用いた植物材料の急速なハイスループット種の同定
2016年10月2日
リアルタイム高分解能質量分析および多変量統計解析で直接分析による植物材料の種の同定のための方法が提供されます。
この実験の全体的な目標は、アンビエントイオン化質量分析法を使用して植物材料の種を特定することです。多変量統計解析と併せて。この方法は、化学指紋に基づいてどのような種類の植物を持っているかなど、化学および生物学分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。
また、植物組織にある生理活性分子に関する情報も取得できます。この手法の主な利点は、分析に必要なサンプル調製が非常に少なく、データを数分以内に取得できることです。この方法は、化学の他の問題を解決するためにも使用できます。
例えば、有機合成における反応中間体や生成物の追跡、異なるタイプの複雑なマトリックスの解析、ヘッドスペース解析などです。クラトムの新鮮な葉の材料を準備するには、直径6ミリメートルの穴あけパンチを使用して、M.speciosa植物からクラトムの葉の材料を均一にチャドを作成します。このプロセスを5回繰り返します。
クラトムパウダーを抽出するには、1.5ミリリットルの微量遠心チューブで作業し、1〜1エタノールと水溶媒の混合物の1ミリリットルに少量のクラトムバリパウダーを懸濁します。このプロセスを5回繰り返します。クラトムバリ粉末抽出サンプルを超音波浴で周囲温度で30分間超音波処理します。
次に、クラトムバリ粉末抽出物サンプルを周囲温度でGの750倍で2分間遠心分離します。その後の分析のために、残留粉末から溶媒をデカントします。チョウセンアサガオの種子を準備するには、かみそりの刃を使用して、D.stramoniumの種子を横断面を半分にスライスします。
5つの異なるシードを使用してこのプロセスを繰り返します。テキストプロトコルに記載されているように質量分析計またはMSパラメータを設定した後、質量分析計制御ソフトウェアのStart Runを押して、クラトムの葉を分析します。クラトム葉植物材料のチャドをイオン源と質量分析計入口の間にピンセットで懸濁し、スペクトルが得られるまで待ちます。
この手順を、植物材料の別々のチャドで5回繰り返します。ポリエチレングリコール600(略称PEG)でスペクトルを較正するには、融点キャピラリーチューブの閉じた端をPEG標準に浸します。コーティングされたキャピラリーをイオン源と質量分析計の入口の間に吊り下げます。
[停止] ボタンを選択して、分析の実行を終了します。質量分析計制御ソフトウェアのStart Runを押して、乾燥したクラトムの葉を分析します。少量の乾燥葉材料をイオン源と質量分析計入口の間にピンセットで懸濁し、スペクトルが得られるまで待ちます。
毎回新しい植物材料を分析する5回の取得を繰り返します。前回と同様にPEGでスペクトルをキャリブレーションし、[停止]ボタンを選択して分析分析を終了します。クラトムパウダーを分析するには、質量分析計制御ソフトウェアのスタートランを押します。
融点キャピラリーの閉じた端をクラトムパウダーに浸します。コーティングされたキャピラリーをイオン源と質量分析計の入口の間に吊り下げ、スペクトルが得られるまで待ちます。毎回新しいキャピラリーで分析を5回繰り返し、続いてPEGキャリブレーションを行います。
クラトム抽出物を分析するには、キャピラリーチューブの端を抽出物に浸します。キャピラリーチューブを質量分析計のリニアレール上の12サンプルホルダーに吊り下げます。毎回異なる抽出物で5回繰り返します。
質量分析計制御ソフトウェアのスタートランを押します。コントロールパネルを使用して、前方前進ボタンを選択し、イオンストリームを介して線形レールを毎秒1ミリメートルの速度で進め、スペクトルを収集します。前と同様にPEGでスペクトルをキャリブレーションし、Stopを押して分析ランを終了します。
チョウセンアサガオの種子を分析するには、質量分析計制御ソフトウェアの[実行]を押します。デンツラサガオの種子をイオン源と質量分析計の入口の間に半分をピンセットで吊り下げ、スペクトルが収集されるまで待ちます。切断面がイオン源に向いていることを確認してください。
この手順を 5 回繰り返して、毎回新しいシードの半分を分析します。PEGキャリブレーションで分析を完了し、[停止]を押して分析実行を終了します。テキストプロトコルで説明されているようにデータ処理を実行した後、設定タブのスペクトル解析ソフトウェアの分類セクションに移動し、クラスの追加を選択してデータ処理のクラスを作成して、主成分分析を実行します。
[ファイルの追加] を選択して、データのテキスト ファイルをインポートします。[Text Files]と[Set Class for Selected Files]を選択して、データ ファイルを適切なプラントのクラスに割り当てます。学習セットから MS から識別する特徴質量を選択し、しきい値パーセントを 1% に設定します次に、質量許容誤差を 10 に設定し、データ ファイルからベクトルを作成 を選択します。
[計算]セクションで、[3D PCA グラフ]のチェックボックスをオンにして主成分分析を実行し、[計算]を選択します。leave-one-out クロス検証を実行するには、 [検証] を選択します。次に、スペクトル解析ソフトウェアの[周波数プロット]タブに移動し、[ヒートマップ]を選択して、データのヒートマップを生成します。
[保存データのしきい値] を選択して、存在量のしきい値を 1% [ヒート マップを Excel に保存] を選択して、ヒート マップをスプレッドシート シートにエクスポートします。スプレッドシート プログラムで、エクスポートしたヒート マップをテキスト ファイルとして保存します。次に、階層クラスタリング解析を実行するには、ヒート マップをテキスト ファイルとして Cluster 3.0 ソフトウェアにインポートします。
Cluster 3.0 の Hierarchical タブで、Genes and Arrays の Cluster と Calculate weights のチェックボックスにチェックを入れます。カットオフを 0.1 に、指数を 1 に設定します。分析を実行する単一リンケージ クラスタリングを選択します。
最後に、生成された cdt データファイルを Java ツリービューで表示します。クラトム製品の代表的な軟イオン化ポジティブイオンモードスペクトルを示します。以前にM.speciosaから単離された化合物が同定されました。
精神活性バイオマーカーのミトラギニンと7-ヒドロキシ-ミトラギニンを含みます。ここでは、チョウセンアサガオの種子の代表的な軟イオン化プラスイオンモードスペクトルを示します。以前にチョウセンアサガオから単離された化合物には、精神活性バイオマーカーのアトロピンとスコポラミンが含まれていました。
ここでは、質量分析データのヒートマップレンダリングを示しています。クラトムとチョウセンアサガオのデータの主成分分析またはPCAプロットが表示されます。PCAプロットは、クラトムデータとダチュラデータが互いによく分解されていることを明確に示しています。
PCA分析では、クラトムの個々の品種と異なる種類のチョウセンアサガオを識別し、区別できることも明らかになりました。クラトムとチョウセンアサガオの質量スペクトルデータの階層クラスタリング分析またはHCA結果が表示されます。HCAの結果は、リアルタイム高分解能質量分析由来データによる直接分析のみに基づくクラス、種、品種の分化を明らかにし、PCA分析の結果を確認しました。
一度マスターすると、このテクニックは、適切に行えば、サンプルの数にもよりますが、1時間未満で実行できます。このビデオを見れば、直接分析とリアルタイム質量分析を使用して複雑なサンプルを分析し、データの統計分析処理を使用して種情報を取得する方法について十分に理解できるはずです。この手順を試行する際は、サンプルの完全な質量スペクトルを取得するために、サンプルをイオンストリームに適切な時間保持することが重要です。
この技術により、プラントオミクス、法医学、有機化学、分析化学など、多くの分野の研究者が、植物から放出される揮発性物質の分析、薬物を誘発するための合法的な代替手段の特定、反応生成物のリアルタイムモニタリング
が可能になりました。概要
この研究では、リアルタイム高解像度質量分析法と多変量統計解析を組み合わせた直接分析法を使用して植物種を同定する方法を提示しています。この技術により、最小限のサンプル前処理で迅速な分析が可能となり、植物材料の化学組成に関する洞察が得られます。
主要な研究構成要素
科学分野
- 植物の同定
- 質量分析
- 統計解析
背景
- 種の同定は植物学と薬理学において重要です。
- 従来の方法では広範なサンプル前処理が必要です。
- 環境イオン化質量分析法は迅速な代替手段を提供します。
- 植物の化学プロファイルを理解することで生理活性化合物の同定に役立ちます。
研究の目的
- 植物種を迅速に同定する手法を開発すること。
- 植物材料の化学的指紋を分析すること。
- 植物内の生理活性分子の研究を促進すること。
使用した方法
- リアルタイム高解像度質量分析法による直接分析。
- データ解釈のための多変量統計解析。
- 植物材料の最小限の処理を含むサンプル前処理。
- ポリエチレングリコールを使用した質量分析結果の校正。
主要な結果
- 化学分析を通じてクラトムとダチュラ種の同定に成功。
- ミトラジニンや7-ヒドロキシミトラジニンなどの精神活性化合物の検出。
- 迅速なデータ取得による手法の効率性の証明。
- 主成分分析と階層的クラスタリングを通じて技術の検証。
結論
- この方法は植物種の同定の迅速かつ効果的な手段を提供します。
- 植物の化学と生理活性化合物の理解を深めます。
- このアプローチは化学や生物学の様々な問題に適用できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry (DART-HRMS) enables rapid, high-throughput species identification of botanical materials, streamlining early-stage discovery and quality control workflows. By generating chemical fingerprints without extensive sample preparation, this approach enhances predictive confidence and supports portfolio triage in botanical and natural product R&D. The integration of multivariate statistical analysis further strengthens target validation and mechanistic de-risking for plant-derived bioactive compounds.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rapid interrogation of plant species and varietal identity through chemical fingerprinting.
- Supports functional target validation by identifying bioactive molecular signatures in complex matrices.
- Facilitates mechanistic de-risking by distinguishing between closely related botanical sources.
- Improves predictive confidence for downstream bioactivity and safety assessments.
Screening & Assay Development
- Prepares validated botanical samples for high-throughput screening without extraction or derivatization.
- Delivers reproducible, quantitative mass spectral profiles suitable for assay standardization.
- Enables scalable, platform-ready workflows for compound evaluation and quality control.
- Supports reliable comparison of plant-derived materials across batches and sources.
Translational & Preclinical Research
- Aligns chemical profiling with translational biomarker discovery for plant-based therapeutics.
- Maintains continuity from species identification through preclinical validation of bioactive compounds.
- Reduces risk in advancing botanical leads by confirming species and varietal consistency.
- Provides mechanistic insights into the presence and abundance of pharmacologically relevant molecules.
Pipeline & Workflow Integration
DART-HRMS with multivariate analysis integrates at the interface of early discovery, screening, and preclinical research for botanical and natural product pipelines.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by rapidly identifying plant species and their chemical constituents.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative mass spectral data for reproducible compound evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs such as PCA plots and heat maps to compare species, varieties, and sample classes.
- Translational Research: Enables alignment of chemical fingerprints with translational biomarkers for preclinical advancement.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, high-throughput capability for ongoing botanical material authentication and quality assurance.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in botanical R&D.
- Operational Value: Streamlines workflows with minimal sample preparation and rapid data acquisition.
- Strategic Value: Enables faster go/no-go decisions and reduces late-stage risk for plant-derived portfolios.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of botanical leads.
Implementation Considerations
- Requires expertise in mass spectrometry and multivariate statistical analysis.
- Needs access to high-resolution mass spectrometry instrumentation and spectral analysis software.
- Demands cross-team standardization of sample handling and data processing protocols.
- Adaptable to a range of botanical matrices but may require optimization for specific plant tissues.
- Dependent on robust statistical validation to ensure reproducibility and reliability of species identification.
