Szybka, wysokoprzepustowa identyfikacja gatunków materiału botanicznego za pomocą bezpośredniej analizy w czasie rzeczywistym Spektrometria mas o wysokiej rozdzielczości
2 października 2016
Przedstawiono metodę identyfikacji gatunków materiału botanicznego poprzez bezpośrednią analizę w czasie rzeczywistym - spektrometria mas o wysokiej rozdzielczości i wielowymiarowa analiza statystyczna.
Ogólnym celem tego eksperymentu jest identyfikacja gatunków materiału botanicznego za pomocą spektrometrii mas z jonizacją otoczenia. W połączeniu z wielowymiarową analizą statystyczną. Ta metoda może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania z dziedziny chemii i biologii, takie jak na przykład, jaki gatunek rośliny masz na podstawie jej chemicznego odcisku palca.
Możesz również uzyskać informacje na temat bioaktywnych cząsteczek znajdujących się w tkance roślinnej. Główną zaletą tej techniki jest to, że do analizy potrzebne jest bardzo niewielkie przygotowanie próbki, a dane można uzyskać w ciągu kilku minut. Metoda ta może być również stosowana do rozwiązywania innych problemów w chemii.
Na przykład śledzenie produktów pośrednich i produktów reakcji w syntezie organicznej, analizowanie złożonych matryc różnych typów i przeprowadzanie analizy przestrzeni nad głową. Aby przygotować świeży materiał liściowy kratomu, użyj dziurkacza o średnicy sześciu milimetrów, aby stworzyć jednolite kawałki materiału z liści kratomu z rośliny M.speciosa. Powtórz ten proces pięć razy.
Aby wyekstrahować proszek kratomu, należy wykonać 1,5 mililitrową probówkę mikrowirówkową i zawiesić niewielką ilość proszku Kratom Bali w jednym mililitrze mieszaniny rozpuszczalnika etanolowego do wody jeden do jednego. Powtórz ten proces pięć razy. Sonizować próbki ekstraktu z proszku kratom Bali w kąpieli ultradźwiękowej przez 30 minut w temperaturze otoczenia.
Następnie odwirować próbki ekstraktu z proszku kratom Bali przez dwie minuty w temperaturze 750 razy G w temperaturze otoczenia. Zdekantować rozpuszczalnik z pozostałości proszku do dalszej analizy. Aby przygotować nasiona datury, przekrój nasiona D.stramonium na pół w poprzek płaszczyzny poprzecznej za pomocą żyletki.
Powtórz ten proces, używając pięciu różnych nasion. Po ustawieniu parametrów spektrometru masowego lub MS zgodnie z opisem w protokole tekstowym, naciśnij Start Run w oprogramowaniu sterującym spektrometrem mas, aby przeanalizować liść kratomu. Zawiesić czad materiału roślinnego z liści kratomu między źródłem jonów a wlotem spektrometru masowego za pomocą pęsety, aż do uzyskania widma.
Powtórz tę procedurę pięć razy z oddzielnymi kawałkami materiału roślinnego. Aby skalibrować widmo za pomocą glikolu polietylenowego 600, w skrócie PEG, zanurz zamknięty koniec rurki kapilarnej do pomiaru temperatury topnienia w wzorcu peg. Zawiesić powlekaną kapilarnę między źródłem jonów a wlotem spektrometru masowego.
Wybierz przycisk Zatrzymaj, aby zakończyć przebieg analizy. Naciśnij Start Run w oprogramowaniu sterującym spektrometrem mas, aby przeanalizować wysuszony liść kratomu. Zawiesić niewielką ilość wysuszonego materiału liściowego między źródłem jonów a wlotem spektrometru mas za pomocą pęsety, aż do uzyskania widma.
Powtórz akwizycję pięć razy, analizując za każdym razem nowy materiał roślinny. Skalibruj widmo za pomocą PEG jak poprzednio, a następnie wybierz przycisk Stop, aby zakończyć przebieg analityczny. Aby przeanalizować proszek kratomu, naciśnij Start Run w oprogramowaniu sterującym spektrometrem mas.
Zanurz zamknięty koniec kapilary o temperaturze topnienia w proszku kratomu. Zawiesić powlekaną kapilarnę między źródłem jonów a wlotem spektrometru masowego do momentu uzyskania widma. Powtórz analizę pięć razy z nową kapilarną za każdym razem, a następnie wykonaj kalibrację PEG.
Aby przeanalizować ekstrakt z kratomu, zanurz koniec rurki kapilarnej w ekstrakcie. Zawiesić rurkę kapilarną w uchwycie na 12 próbek na szynie liniowej spektrometru mas. Powtórz pięć razy z innym ekstraktem za każdym razem.
Naciśnij Start Run w oprogramowaniu sterującym spektrometrem mas. Korzystając z panelu sterowania, wybierz przycisk przewijania do przodu, aby przesuwać szynę liniową przez strumień jonów z prędkością jednego milimetra na sekundę w celu zebrania widm. Skalibruj widmo za pomocą PEG jak poprzednio i naciśnij Stop, aby zakończyć przebieg analityczny.
Aby przeanalizować nasiona datury, naciśnij Start Run w oprogramowaniu sterującym spektrometrem mas. Zawiesić połówkę ziarna datury między źródłem jonów a wlotem spektrometru mas za pomocą pęsety, aż do zebrania widma. Upewnij się, że strona cięcia jest zorientowana w stronę źródła jonów.
Powtórz tę procedurę pięć razy, za każdym razem analizując nową połowę nasion. Zakończ analizę kalibracją PEG i naciśnij Stop, aby zakończyć przebieg analityczny. Po przetworzeniu danych zgodnie z opisem w protokole tekstowym należy przeprowadzić analizę składowych podstawowych, przechodząc do sekcji Classify oprogramowania do analizy spektralnej na karcie Setup (Konfiguracja) i tworząc klasy do przetwarzania danych, wybierając opcję Add Class (Dodaj klasę).
Zaimportuj pliki tekstowe danych, wybierając pozycję Dodaj pliki. Przypisz pliki danych do odpowiedniej klasy zakładu, wybierając Pliki tekstowe i Ustaw klasę dla wybranych plików. Wybierz masy elementów do dyskryminacji z MS z zestawu treningowego i ustaw procent progu na 1%Następnie ustaw tolerancję masy na 10 i wybierz opcję Buduj wektory z plików danych.
W sekcji Obliczenia przeprowadź analizę składowych podstawowych, zaznaczając pole wyboru 3D PCA Graph (Wykres 3D PCA) i wybierz opcję Oblicz. Przeprowadź krzyżową walidację typu leave-one-out, wybierając pozycję Weryfikuj. Następnie wygeneruj mapę cieplną danych, przechodząc do zakładki Wykres częstotliwości w oprogramowaniu do analizy spektralnej i wybierając Mapa cieplna.
Wybierz opcję Próg zapisanych danych, aby ustawić próg obfitości na 1%Wyeksportuj mapę skupień do arkusza kalkulacyjnego, wybierając pozycję Zapisz mapę skupień w programie Excel. W programie arkusza kalkulacyjnego zapisz wyeksportowaną mapę cieplną jako plik tekstowy. Następnie, aby przeprowadzić hierarchiczną analizę grupowania, zaimportuj mapę skupień jako plik tekstowy do oprogramowania Cluster 3.0.
Na karcie Hierarchiczne klastra 3.0 w obszarze Geny i tablice zaznacz pola wyboru Grupowanie i Oblicz wagi. Ustaw wartość odcięcia na 0,1, a wykładnik na jeden. Wybierz grupowanie z pojedynczym połączeniem, aby przeprowadzić analizę.
Na koniec wyświetl wygenerowany plik danych cdt w widoku drzewa Java. Reprezentatywne widma trybu jonów dodatnich miękkiej jonizacji produktów kratomu są pokazane tutaj. Zidentyfikowano związki wcześniej wyizolowane z M.speciosa.
W tym biomarkery psychoaktywne Mitraginina i 7-hydroksy-mitragynina. Reprezentatywne widma trybu jonów dodatnich miękkiej jonizacji nasion datury są pokazane tutaj. Zidentyfikowano związki wcześniej wyizolowane z datury, w tym biomarkery psychoaktywne atropinę i skopolaminę.
Renderingi map cieplnych danych spektrometrii mas są zilustrowane tutaj. Pokazano analizę głównych składowych lub wykres PCA danych kratomu i datury. Wykres PCA wyraźnie pokazuje, że dane dotyczące kratomu i dane dotyczące datury są dobrze oddzielone od siebie.
Analiza PCA wykazała również, że poszczególne odmiany kratomu i różne gatunki datury mogą być identyfikowane i odróżniane od siebie. Przedstawiono hierarchiczną analizę skupień lub wyniki HCA danych spektralnych mas kratomu i datury. Wyniki HCA ujawniły zróżnicowanie klas, gatunków i odmian wyłącznie w oparciu o bezpośrednią analizę danych pochodzących ze spektrometrii mas o wysokiej rozdzielczości w czasie rzeczywistym i potwierdziły wyniki analizy PCA.
Po opanowaniu tej techniki można wykonać w mniej niż godzinę, w zależności od liczby posiadanych próbek, jeśli zostanie to wykonane prawidłowo. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak korzystać z bezpośredniej analizy i spektrometrii mas w czasie rzeczywistym do analizy złożonych próbek i korzystania z analizy statystycznej przetwarzania danych w celu uzyskania informacji o gatunkach. Podczas próby wykonania tej procedury ważne jest, aby trzymać próbkę w strumieniu jonów przez odpowiedni czas, aby uzyskać pełne spektrum masowe próbki.
Technika ta pozwoliła naukowcom z wielu dziedzin, w tym z zakresu omiki roślin, kryminalistyki, chemii organicznej i analitycznej, na analizę substancji lotnych emitowanych przez rośliny, zidentyfikowanie legalnych alternatyw w celu wywołania narkotyków i monitorowanie produktów reakcji w czasie rzeczywistym.
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia metodę identyfikacji gatunków botanicznych za pomocą bezpośredniej analizy w czasie rzeczywistym z wysoką rozdzielczością spektrometrii masowej w połączeniu z wielowymiarową analizą statystyczną. Technika ta pozwala na szybka analizę z minimalną przygotowaniem próbki, zapewniając wgląd w skład chemiczny materiałów roślinnych.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Identyfikacja botaniczna
- Spektrometria mas
- Analiza statystyczna
Tło
- Identyfikacja gatunków jest kluczowa w botanice i farmakologii.
- Tradycyjne metody często wymagają rozległego przygotowania próbek.
- Spektrometria mas w jonizacji środowiskowej oferuje szybką alternatywę.
- Zrozumienie chemicznych profili roślin pomaga w identyfikacji związków bioaktywnych.
Cel badania
- Opracowanie metody do szybkiego identyfikowania gatunków roślin.
- Analiza chemicznych śladów materiałów botanicznych.
- Ułatwienie badania bioaktywnych cząsteczek wewnątrz roślin.
Zastosowane metody
- Bezpośrednia analiza w czasie rzeczywistym z wysoką rozdzielczością spektrometrii masowej.
- Wielowymiarowa analiza statystyczna do interpretacji danych.
- Przygotowanie próbki z minimalnym przetwarzaniem materiałów roślinnych.
- Kalibracja wyników spektrometrii masowej za pomocą polietylenoglikolu.
Główne wyniki
- Sukcesywne identyfikowanie gatunków kratom i datura poprzez analizę chemiczną.
- Wykrycie psychoaktywnych związków takich jak Mitragynina i 7-Hydroksy-mitragynina.
- Wykazanie wydajności metody dzięki szybkiemu pozyskiwaniu danych.
- Walidacja techniki za pomocą analizy głównych składowych i klastrowania hierarchicznego.
Wnioski
- Metoda zapewnia szybki i skuteczny sposób identyfikacji botanicznych gatunków.
- Poprawia zrozumienie chemii roślin i związków bioaktywnych.
- To podejście może być zastosowane do różnych problemów w chemii i biologii.
Często zadawane pytania
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.
