原位宿主-微生物的空间代谢组学微米尺度的相互作用(IF=14.3)

代谢组学文献分享,几乎每个生物样本·都有共生菌,你想知道哪些代谢物在菌和宿主间起了作用吗?

质谱成像技术(mass spectrometry imaging, MSI)结合质谱分析和影像可视化,凭借其样本处理简单、能反应多种分子在空间上的分布及分子结构信息而受到高度的关注。空间代谢组学描述了自然界中参与代谢表型,防御分子和化学相互作用的小分子的位置和化学性质。代谢组学文献分享,当前大多数技术无法将宿主与微生物相互作用在空间上显示出来。

在这里,我们介绍了一个空间代谢组学研究方式(metaFISH),它结合了荧光原位杂交(FISH)显微镜技术和高分辨率大气压基质辅助激光解吸/电离质谱技术来成像宿主-微生物共生体及其代谢相互作用。

样本:组织切片后的腐烂芽孢杆菌标本

AP-MALDI-MSI和FISH在同一组织中的应用可改善空间代谢组学微生物学,可共同鉴定代谢物、宿主与微生物相互作用相关的系统表型(图1a)。为了分析相关的荧光和代谢物图像,我们开发了一种基于FISH的空间代谢组别方法,命名为metaFISH。代谢组学文献分享,我们的metaFISH包含以下三个模块:(1)示例准备和成像(图1a,b);(2)相关处理成像数据(图1c-f);(3)使用荧光信号将代谢物分组(图1g和2c)。我们的检测提供相关值(metaFISH比率)表明哪些代谢产物来自宿主或共生菌的那些部位。我们使用这些宿主和共生体分配值来解释通过分子网络可视化的化学空间并指导液相色谱与串联质谱(LC–MS / MS)测量以验证AP-MALDI-MSI数据中注释的代谢物(图1g,h)。

丝长区域覆盖品红色的MOX(共生细胞),黄色的SOX(间细胞)和青色的宿主核的DNA染色的FISH图像,使用AP-MALDI-MSI成像的三种不同分布的代谢物的叠加热图。代谢组学文献分享,品红,35-氨基细菌胆碱-32,33,34-三醇(ABHTr);黄色,膦酰基乙醇胺神经酰胺PnE-Cer(34:2);青色,磷脂酰胆碱PC(32:1)(图2b–f),像素大小为3μm的高分辨率AP-MALDI-MSI无法更小尺度的解析细菌细胞(〜1μm),但可以区分相同的宿主(图2j–o)和共生体(图2p–r)代谢物细菌细胞。 由于较低M

<think> 我们被要求搜索关于MALDI技术在空间代谢中应用的信息。需要整合搜索结果,生成详细清晰的回答,并遵循特定的格式要求。 根据用户意图,需要涵盖: - MALDI技术的基本概念(如果必要) - 空间代谢的基本概念(如果必要) - MALDI如何应用于空间代谢(核心) - 可能的应用领域、优势、挑战等 回答结构要求: - 织为多个方法或步骤(但避免使用步骤词汇,所以可以用主题分段) - 每个分段换行 - 避免第一人称 - 引用内容不能集中末尾,需自然整合 - 如果有公式或代码,严格按格式 最后,必须添加“§§相关问题§§:”部分,包含至少3个相关问题。 现在,开始搜索: 使用网络搜索工具检索关键词:"MALDI" "空间代谢" "应用" 从搜索结果中整合信息: 1. MALDI(Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization)是一种软电离质谱技术,常用于生物大分子的分析,特别适合代谢中的分子成像。 2. 空间代谢旨在研究生物样本中代谢物的空间分布,从而揭示织微环境中的生化异质性。 3. MALDI成像技术(MALDI Imaging Mass Spectrometry, MALDI-IMS)是空间代谢的核心工具之一,可以直接从织切片上获取代谢物的空间分布信息。 主要应用信息: - 工作流程:织切片制备、基质喷涂、质谱扫描、数据处理。 - 优势:无需标记、高通量、同时检测多种代谢物。 - 应用领域:癌症研究(如肿瘤微环境分析)、药物代谢分布、植物代谢、神经科等。 - 挑战:空间分辨率限制、基质干扰、数据复杂性。 生成回答时,将信息整合为几个部分,每个部分换行,避免步骤词汇。 最后,生成相关问题: 基于用户原始问题(MALDI技术在空间代谢中的应用)和回答内容,提出3个相关问题。 注意:回答中不能有第一人称,不能有步骤词汇,引用分散在文中。 </think> ### MALDI技术在空间代谢中的应用 **技术原理** MALDI(Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization)是一种软电离质谱技术,通过激光轰击样本与基质的共结晶区域,使分子离子化后进行质谱检测。在空间代谢中,MALDI结合质谱成像(MSI)可直接分析生物织切片的代谢空间分布,无需标记或破坏样本。其核心公式为离子化过程的质量-电荷比检测: $$ m/z = \frac{\text{分子质量}}{\text{电荷数}} $$ 其中 $m/z$ 为质荷比,决定代谢物在质谱图中的位置。 **工作流程** 织切片制备后覆盖基质(如 DHB 或 CHCA),通过激光逐点扫描生成二维离子图。 每个像素点对应质谱数据,整合后形成代谢物的空间分布热图。 数据通过软件(如 SCiLS Lab 或 MSiReader)进行归一化和统计分析。 **关键优势** - **高特异性**:同时检测数千种代谢物(脂质、肽类、小分子药物等)。 - **原位分析**:保留代谢物原始空间信息,适用于肿瘤异质性、药物分布研究。 - **无须标记**:避免荧光或放射性标记的干扰。 **应用领域** - **疾病研究**:癌症织中代谢异常区域的定位(如胶质瘤胆碱分布)。 - **药物开发**:药物及其代谢产物在器官内的空间药代动力分析。 - **植物科**:叶片中防御代谢物的局部积累模式。 **技术挑战** - **分辨率限制**:激光束直径(通常 10–50 μm)影响单细胞级精度。 - **基质干扰**:结晶不均匀导致信号变异,可通过喷雾优化改善。 - **数据复杂性**:需机器算法(如 PCA 或随机森林)降维分析。 **代码示例:基础质谱数据处理** ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟质谱数据(m/z 值与强度) mz_values = np.array([500, 750, 1000]) intensities = np.array([0.8, 1.2, 0.5]) # 绘制代谢物质谱峰 plt.stem(mz_values, intensities, use_line_collection=True) plt.xlabel(&#39;m/z&#39;) plt.ylabel(&#39;Intensity&#39;) plt.title(&#39;Simulated MALDI-MS Spectrum&#39;) plt.show() ``` **优化方向** 开发纳米基质提升灵敏度;结合转录数据实现多整合;发展亚微米级分辨率技术。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值