zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

Một số ứng dụng của kỹ thuật mạng lưới phân tử (Molecular networking) trong nghiên cứu các hợp chất tự nhiên

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

26
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Một số ứng dụng của kỹ thuật mạng lưới phân tử (Molecular networking) trong nghiên cứu các hợp chất tự nhiên giới thiệu một số ứng dụng của kỹ thuật Mạng lưới phân tử trong việc phân biệt thành phần hóa học của một số nguyên liệu tự nhiên, cũng như, bán định lượng một số hợp chất có hoạt tính sinh học cao trong các mẫu nghiên cứu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Một số ứng dụng của kỹ thuật mạng lưới phân tử (Molecular networking) trong nghiên cứu các hợp chất tự nhiên

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA KỸ THUẬT MẠNG LƯỚI PHÂN TỬ (MOLECULAR NETWORKING) TRONG NGHIÊN CỨU CÁC HỢP CHẤT TỰ NHIÊN Đỗ Hoàng Giang Đại học Korea, Seoul, Hàn Quốc, email: giangdh.91@gmail.com 1. GIỚI THIỆU CHUNG lượng một số hợp chất có hoạt tính sinh học cao trong các mẫu nghiên cứu. Mạng lưới phân tử (Molecular Networking) là một phương pháp ứng dụng tin học trong 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU nghiên cứu khối phổ phân mảnh (MS/MS) của các hợp chất hóa học hoặc sinh học, được phát Các mẫu phân tích bao gồm sáu mẫu cao triển bởi nhóm nghiên cứu của giáo sư Pieter làm giàu Flavonoids (PF1-PF6), một cao chiết Dorrestein tại đại học California, San Diego, ethanol của một mẫu thực vật chưa xác định Hoa Kỳ và được giới thiệu rộng rãi từ năm (CP) và ba mươi mẫu cặn chiết etyl acetat củanấm vi sinh (FG1-FG30) được hòa tan bằng 2014[1]. Kỹ thuật Mạng lưới phân tử cho phép methanol HPLC (Sigma-Aldrich) ở nồng độ 2 người sử dụng so sánh một số lượng rất lớn mg/ml và phân tích trên hệ thống UPLC phổ khối phân mảnh của các hợp chất với Waters ACQUITY (Waters) với cột pha đảo nhau nhằm phát hiện các hợp chất hoặc nhóm ACQUITY UPLC BEH C18 column (2,1 x hợp chất có khối phổ phân mảnh tương đồng, 100 mm, 1,7 µm). Hai kênh dung môi bao gồm từ đó tìm ra các chất hoặc lớp chất có sự liên (A) nước cất HPLC (Sigma-Aldrich) chứa hệ về mặt cấu trúc[2]. Bên cạnh đó, việc phân 0.1% Foocmic axit (Sigma-Aldrich) và (B) tích dữ liệu bằng Mạng lưới phân tử còn được Acetonitrile HPLC (Sigma-Aldrich), tốc độ tự động kết hợp với quá trình truy cập và so dòng 300 µl/min theo chương trình gradient từ sánh với kho dữ liệu mở GNPS do nhóm 20 đến 100% B trong 7 phút, kèm theo lần lượt nghiên cứu của giáo sư Dorrestein phát triển 90 giây rửa cột (100%B) và 90 giây ổn định hoặc các kho dữ liệu tham khảo về khối phổ cột (20%B). Hệ thống HPLC được kết nối với lớn và phổ biến trên Thế giới như MassBank, khối phổ kế LCQ fleet Ion trap MS (Thermo ReSpect, NIST…[3] Hơn nữa, việc sử dụng Scientific) để thu được phổ khối tổng (TIC) và các cơ sở dữ liệu này trên Mạng lưới phân tử phổ khối phân mảnh (MS/MS). Buồng ion hóa là hoàn toàn miễn phí, do vậy, các nhà nghiên ESI ở điều kiện capillary voltage 35V; cứu không những rút ngắn được thời gian so capillary temperature 275oC; tune lens voltage sánh dữ liệu mà còn tiết kiệm được rất nhiều 50V; spray voltage 3,5V; auxiliary gas flow chi phí để mua quyền truy cập cơ sở dữ liệu. rate 30 L/min ; sheath gas flow rate 50 L/min. Mạng lưới phân tử đang nhận được rất Dữ liệu phổ khối xuất ra ở dạng .raw và được nhiều sự quan tâm từ các nhóm nghiên cứu chuyển đổi sang dạng .mzXML bằng phần về hợp chất tự nhiên cũng như các nhóm mềm MS Convert thuộc gói phần mềm nghiên cứu về protein hoặc lipit. Trong công ProteoWizard (proteowizard.sourceforge.net). bố này, tôi xin giới thiệu một số ứng dụng Các tệp dữ liệu sau chuyển đổi được sử dụng của kỹ thuật Mạng lưới phân tử trong việc để khai triển Mạng lưới phân tử trực tuyến tại phân biệt thành phần hóa học của một số website http://gnps.ucsd.edu. Các thông số đặc nguyên liệu tự nhiên, cũng như, bán định trưng của quá trình khai triển như sau: 511
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 Bảng 1. Các thông số đặc trưng diễn các chất trong mẫu CP, nút màu xanh của quá trình khai triển mạng lưới phân tử* biểu diễn các chất trong sáu mẫu cao làm giàu Flavonoids (PF1-PF6), các nút màu xám biểu Thông số Giá trị diễn các chất trong ba mươi mẫu nấm (FG1- Pair minimum Cosine 0,5 FG6). Ba nút có kích thước lớn nhất, được thể Parent mass tolerance (Da) 2,0 hiện ở dạng biểu đồ tròn đại diện cho ba Fragment ion tolerance (Da) 0,9 Flavonoids là quercetin, Alpinumisoflavone và 4’-O-methylalpinumisoflavone được phát Minimum matched peaks 6 hiện trong cả sáu mẫu PF1-PF6 và CP. Network top K 10 Từ hình 1 có thể thấy rằng, các hợp chất từ Minimum cluster size 1 cặn chiết của ba mươi mẫu nấm được sử dụng *Ý nghĩa của các thông số được trình bày có phổ khối phân mảnh hầu như khác biệt với trong bảng S1 ở phần thông tin bổ sung các hợp chất trong các mẫu cao chiết từ thực (Supporting Information) vật. Không có chất nào được bắt gặp ở cả các mẫu thực vật lẫn mẫu nấm được phân tích. Sau khi việc triển khai hoàn tất, tệp kết Điều này phù hợp với thực tế rằng các hợp quả sẽ được tải về máy tính và được đọc trên chất thứ cấp từ nấm vi sinh thường có cấu trúc phần mềm Cytoscape (http://Cytoscape.org). khác với các hợp chất trong thực vật. 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Phân loại thành phần hóa học của các mẫu cặn chiết Hình 2. Một đoạn mạng lưới phân tử của các mẫu nấm vi sinh. Tên của các chất được tìm thấy từ cơ sở dữ liệu tham khảo được hiển thị trên các nút tương ứng Hình 1. Mạng lưới phân tử của tất cả các mẫu phân tích. Các nút màu đỏ, xám và xanh lần lượt biểu diễn các chất thuộc các mẫu CP, FG1-FG30 và PF1-PF6. Ba nút có dạng biểu đồ tròn biểu diễn ba hợp chất Flavonoids được phát hiện đồng thời ở mẫu CP và sáu mẫu PF1-PF6 Mạng lưới phân tử của ba mươi mẫu cao Hình 3. Một đoạn mạng lưới phân tử chiết được thể hiện trên hình 1. Mỗi nút sẽ đặc của các cao chiết thực vật và cao chiết làm trưng cho khối phổ phân mảnh của một hợp giàu Flavonoids. Biểu đồ tròn cho biết tỉ lệ chất trong các mẫu phân tích. Khi các hợp quercetin giữa mẫu CP (phần màu đỏ) và chất có phổ khối phân mảnh tương tự nhau sáu mẫu làm giàu Flavonoids, từ PF1 với giá trị cosine lớn hơn 0,5 thì chúng sẽ hiển đến PF6 (các phần từ xanh đậm đến tím thị liên kết với nhau. Các nút màu đỏ biểu theo thứ tự ngược chiều kim đồng hồ) 512
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 Kết quả đối chiếu với các cơ sở dữ liệu quercetin so với tổng số phổ khối phân mảnh phổ khối gợi ý một số hợp chất có thể có của từng chất trong tất cả các mẫu kể trên.Cơ trong các mẫu phân tích. Theo đó, cặn chiết sở của quá trình này dựa trên thực tế rằng, nếu của các mẫu nấm vi sinh được phát hiện chứa các mẫu được phân tích ở cùng điều kiện thì khá nhiều chất béo (Hình 2), trong khi đó các diện tích tín hiệu và số lượng tín hiệu được mẫu cao chiết thực vật được sử dụngchứa phát hiện sẽ tỉ lệ thuận với nhau. Do đó, mẫu nhiều các hợp chất Flavonoids (Hình 3) có hàm lượng một hợp chất cao hơn các mẫu khác sẽ có nhiều hơn số dữ liệu phổ của chất 3.2. Bán định lượng một số Flavonoids đó. Mặc dù không đưa ra con số chính xác về trong các mẫu thực vật hàm lượng của các chất trong từng mẫu, nhưng chức năng này giúp ích đáng kể cho quá trình so sánh hàm lượng của một hợp chất trong các mẫu khác nhau. Trong trường hợp đòi hỏi một kết quả chính xác hơn, chỉ cần sử dụng thêm một mẫu chất chuẩn có nồng độ xác định và pha mẫu thử ở nồng độ cố định trước khi đưa vào phân tích khối phổ. 4. KẾT LUẬN Qua công bố này, chúng tôi đã giới thiệu một số ứng dụng cơ bản nhất của Mạng lưới phân tử, một kỹ thuật còn rất mới mẻ trong lĩnh vực phân tích và nghiên cứu các hợp chất tự nhiên. Kỹ thuật này còn nhiều tiềm năng để khai thác và hi vọng sẽ được đón Hình 4. Nhóm nút biểu diễn nhận nhiều hơn bởi các bạn đồng nghiệp tại hai hợp chất Alpinumisoflavone và Việt Nam. 4’-O-methylalpinumisoflavone. Phần màu đỏ biểu diễn số liệu cho mẫu cao chiết CP, 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO các phần còn lại, theo thứ tự ngược chiều kim đồng hồ biểu diễn số liệu [1] Jacob Winnikoff et al. (2014) Quantitative trong các mẫu từ PF1 đến PF6 molecular networking to profile marine cyanobacterial metabolomes, Trong quá trình khai triển Mạng lưới phân J. Antibiot. 67, 105–112. tử, số lượng phổ khối phân mảnh của một hợp [2] Louis Felix Nothias et al. (2018) chất trong khối phổ tổng của từng mẫu sẽ được Bioactivity-Based Molecular Networking đếm và dùng làm một cơ sở để so sánh hàm for the Discovery of Drug Leads in Natural lượng hợp chất này trong các mẫu khác nhau. product bioassay-guided fractionation,J. Ví dụ, trong hình 4, quá trình khai triển Mạng Nat. Prod. 81, 758-767. lưới phân tử đã phát hiện tổng cộng 53 phổ [3] Mingxun Wang et al. (2016) Sharing and community curation of mass spectrometry khối phân mảnh của hợp chất 4’-O- data with Global Natural Products Social methylalpinumisoflavone từ dữ liệu phổ của Molecular Networking, Nat. Biotechnol. 34, sáu mẫu cao chiết giàu Flavonoids (PF1 đến 828–837. PF6) và một mẫu cao chiết CP, trong đó mẫu CP đóng góp 9 phổ, tương ứng 19% số phổ của hợp chất. Tương tự như vậy, mẫu CP đóng góp lần lượt 19% và 2% số dữ liệu phổ khối phân mảnh của các chất alpinumisoflavone và 513

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.