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实验原料和方法 化学库的制备 将36种不同代谢化合物的试剂级样品(S1文件中的表A)在二甲基亚砜(DMSO,无水)中稀释,标称浓度均为25mM。将一些代谢物首先溶解在替代溶剂(去离子水,可选择加入0.5M或1M的盐酸)中,以促进化合物在DMSO中的溶解。将10μL每种化合物等分到384孔的微量培养板(Labcyte384LDV)上。 数据混合物的准备 在规格为76mm×120mm不锈钢MALDI板上制备化学数据混合物。使用声学液体处理器(LabcyteEcho 550型)将化合物从培养板转移到MALDI板上。仪器标称的单液滴体积为2.5nL,但为了降低液滴体积变化对结果的影响,通常每种化合物使用2滴(5nL)。液滴以标准的2.25mm点距排布,共计1536个位置(32×48)。 将化合物按编好的位置滴到MALDI板上之后,需要将MALDI基质材料添加到每个位置上。我们选择9-氨基吖啶作为基质材料,因为它与代谢物库能够共存,它在小分子体系中具备低背景(low background)特征,同时支持正离子和负离子模式。将MALDI板放置在干燥环境中,大约在一夜时间即可完成结晶(最多10小时)。干燥后,可将板储存在湿度控制柜中,或进行MALDI-FT-ICR质谱分析。 数据板的质谱分析 实验中使用傅里叶变换离子回旋共振(FT-ICR)质谱仪(SolariX 7T,Bruker)分析结晶代谢物数据混合物。精确的成分结果是每个频谱上的测量时间的函数。这些实验中通常耗时0.5-1秒,产生的分辨精度<0.001Da。该仪器将连续测量48x32网格上的每种混合物的质谱。测定全部样本只需要不到2个小时。 为了从质谱中读取编码数据,将代谢物存在的概率建模为多个预测质量的组合。利用多项逻辑回归方法,考虑偏移量的自然指数,加上所有识别质谱信噪比之和,每个信噪比均与训练的权重系数相乘。在给定每种代谢物的n个最佳峰值输入的情况下,使用有限记忆BFGS算法来预测逻辑精度评分。 在实验中,对所有代谢组合成分重复以上过程。 (编辑:晋中站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |