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  •   在生命科學研究領域,代謝組學致力于剖析生物體代謝物的奧秘。傳統代謝組學研究聚焦群體細胞,忽略了細胞間的代謝異質性,使得單個細胞的獨特特征被群體平均屬性掩蓋,難以滿足精準研究需求。單細胞代謝組學應運而生,它能深入細胞亞群精準分析,挖掘被忽視的關鍵信息。單細胞代謝物濃度極低且代謝物無法擴增,導致對檢測靈敏度要求高;且單個細胞體積微小,帶來制備操作困難。

      今天要給大家介紹的針對單細胞組學搭建的全新儀器平臺,可以實現智能化且高靈敏地單細胞代謝組的精準分析,揭示每個細胞的代謝“履歷”。

      強強聯合共建單細胞質譜檢測平臺

      近期,SCIEX與華儀寧創團隊成功搭建了基于 SCIEX ZenoTOF? 7600 和華儀寧創 SinCell-100 的單細胞質譜檢測平臺,為單細胞代謝分析帶來了新突破。詳細儀器信息見圖1。

    圖1. 單細胞質譜儀器平臺架構

      SinCell-100 全自動單細胞前處理系統運用萃取式技術路線,能全自動完成亞微米級單細胞定位,如同在微觀世界里精準鎖定目標;皮升級萃取,高效收集珍貴的單細胞代謝物;皮升電噴霧離子化等關鍵步驟,極大提升了單細胞代謝分析前處理環節的效率和穩定性。

      SCIEX ZenoTOF? 7600 系統同樣實力非凡。其 Zeno? trap 技術堪稱核心亮點,可提供超過 90% 的占空比。相比傳統飛行時間質譜系統,顯著增強了二級質譜靈敏度,能提供更豐富的 MS/MS 數據,這對于提升單細胞代謝組學的覆蓋度至關重要。另外,它還擁有高分辨多反應檢測(MRMHR)掃描技術,在Zeno? trap 技術的加持下靈敏度顯著提升,能精準檢測到更多的目標代謝物。

      智能化的實驗流程

      研究人員對單細胞分析的整個實驗流程進行了全面的優化。在細胞樣本制備環節,無論是膀胱癌單細胞還是其他類型樣本(如組織解離細胞、流式分選細胞等),都能按規范流程制備成細胞懸浮液,進而制成細胞涂片用于檢測。

      SinCell-100 的單細胞前處理條件也經過精細優化,例如萃取液加載時間、萃取液調控壓力、萃取時間、電噴霧模式等參數都有明確設定,確保前處理的標準化和高效性。ZenoTOF? 7600 質譜條件采用MRMHR模式靶向采集,對累積時間、掃描范圍等參數進行了優化,保證檢測的準確性和高靈敏度。詳細實驗流程見圖2。

    圖2. 以膀胱癌單細胞代謝分析為例的分析流程

      出色的實驗成果

      借助這個強大的單細胞質譜檢測平臺,研究人員取得了豐碩的實驗成果。在膀胱癌研究中,構建并培養了 TCCSUP(人膀胱癌細胞)和 TCCSUP-CDDP(順鉑耐藥的人膀胱癌細胞)兩組細胞系,通過單細胞質譜檢測,采用MRMHR模式,成功檢測出 260 余種明確細胞來源的靶向代謝物質。

      深入研究發現,TCCSUP 和 TCCSUP-CDDP 兩類細胞存在顯著代謝差異。部分代謝物如 Choline、L-Valine 等(圖3),在兩組細胞中的含量存在顯著統計學差異(p<0.05) 。借助這些差異代謝物,實現了兩組細胞的準確分型。通過對單細胞代謝特征離子的分析,不僅實現了對不同亞型細胞的準確分型,還篩選出多種差異代謝物。這些成果為膀胱癌耐藥性研究提供了關鍵的數據支撐,有助于深入探索膀胱癌發生發展機制,為藥物干預與治療開辟全新視角。

    圖3. 部分單細胞代謝物的分布特征

      總結和展望

      這個基于 SinCell-100 和 ZenoTOF? 7600 的單細胞質譜檢測平臺,憑借其儀器的獨特優勢、優化的實驗流程和出色的實驗成果。利用ZenoTOF 7600質譜的MRMHR采集方式,可以定量每個細胞中260種代謝成分。同時SinCell-100和ZenoTOF 7600的聯用,可以開展非靶向代謝組學研究,利用ZenoTOF 7600超快的MS/MS采集速度,可以從單個細胞中準確注釋數百種代謝成分。上述的單細胞代謝組學技術,實現了單個細胞中代謝成分的準確結構注釋和精確含量測定,為生命科學及臨床醫學領域的單細胞代謝分析提供重要參考,未來有望在更多疾病研究中發揮關鍵作用,帶來更多的科研突破!

      SinCell-100 — ZenoTOF? 7600單細胞檢測平臺特點:

      1. SinCell-100全自動單細胞前處理系統具有單細胞定位、皮升級萃取、皮升級電噴霧功能,提升了單細胞代謝分析前處理環節的效率和穩定性。

      2. ZenoTOF 7600擁有高分辨多重反應檢測(MRMHR)掃描技術、Zeno? trap技術,顯著提升二級質譜靈敏度,可提供更加豐富的MS/MS譜圖信息。

      3. 基于SinCell-100—ZenoTOF 7600單細胞質譜檢測平臺,在膀胱癌單細胞中檢出260余種代謝物,為膀胱癌耐藥細胞的表征與鑒別提供了數據支撐。

      4. 此套應用方案具備較強的普適性,可遷移應用于其他對于單細胞代謝組學有需求的生命科學和臨床醫學場景,助力研究者開展高水平研究工作。

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