Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chiết xuất nhanh và tiện dụng tế bào động vật có vú bám dính cho các nghiên cứu metabolomics dựa trên NMR
Tóm tắt
Metabolomics tế bào đã trở thành chìa khóa để làm sáng tỏ các khía cạnh cơ chế trong nhiều lĩnh vực như ung thư học hay dược lý, và đang nhanh chóng trở thành một công cụ phân loại chuẩn có sẵn cho cộng đồng sinh học rộng lớn. Việc thu thập dữ liệu quang phổ đáng tin cậy, chẳng hạn như quang phổ cộng hưởng từ hạt nhân (NMR), để xác định các hệ thống sinh học phụ thuộc vào việc phát triển các phương pháp mạnh mẽ để chiết xuất các chất chuyển hóa tế bào. Các nghiên cứu trước đây đã giải quyết nhiều vấn đề mà những quy trình này đặt ra, tuy nhiên có ít suy nghĩ về các khía cạnh công thái học và thực tiễn của các phương pháp ảnh hưởng đến khả năng mở rộng, tái sản xuất và do đó tính phù hợp của chúng cho các nghiên cứu quy mô lớn hoặc việc sử dụng của các chuyên gia không chuyên về metabolomics. Ở đây, chúng tôi tối ưu hóa một quy trình nhanh và tiện dụng để chiết xuất các chất chuyển hóa từ các tế bào động vật có vú bám dính cho các nghiên cứu metabolomics NMR. Quy trình chiết xuất được đề xuất, bao gồm rửa tế bào, làm ngưng chuyển hóa và thực hiện chiết xuất các chất chuyển hóa nội bào, đã được tối ưu hóa đầu tiên trên các tế bào HeLa. Hiệu quả của quy trình, về tổng thể và cho các bước cá nhân khác nhau, đã được đánh giá bằng cách định lượng NMR của 27 chất chuyển hóa từ các mẫu chiết xuất tế bào. Chúng tôi cho thấy rằng một lần rửa bằng PBS cung cấp một sự thỏa hiệp hợp lý giữa ô nhiễm từ môi trường nuôi cấy và rò rỉ các chất chuyển hóa nội bào. Ở các tế bào HeLa, việc chiết xuất bằng methanol tinh khiết, không có cạo tế bào, thu hồi được một lượng lớn các chất chuyển hóa nội bào hơn so với phương pháp tham chiếu methanol/nước/cloroform với cạo tế bào, với hiệu suất thay đổi giữa các lớp chất chuyển hóa. Các quy trình tối ưu hóa và tham chiếu đã được kiểm tra trên tám dòng tế bào có bản chất đa dạng, và tính tái sản xuất giữa các người vận hành đã được chứng minh. Kết quả của chúng tôi nhấn mạnh nhu cầu về các quy trình chiết xuất được điều chỉnh và cho thấy rằng các quy trình nhanh chóng giảm thiểu các bước tốn thời gian, mà không làm giảm hiệu suất chiết xuất, là phù hợp cho các nghiên cứu metabolomics quy mô lớn.
Từ khóa
#Metabolomics #tế bào động vật có vú #chiết xuất chất chuyển hóa #quang phổ NMR #quy trình tối ưu hóa.Tài liệu tham khảo
Zhang A, Sun H, Wang P, et al. Recent and potential developments of biofluid analyses in metabolomics. J Proteome. 2012;75:1079–88.
Giskeødegård GF, Madssen TS, Euceda LR, et al. NMR-based metabolomics of biofluids in cancer. NMR Biomed. 2018;32:e3927.
Zhang A, Sun H, Xu H, et al. Cell metabolomics. OMICS. 2013;17:495–501.
Rinschen MM, Ivanisevic J, Giera M, et al. Identification of bioactive metabolites using activity metabolomics. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019;20:353–67.
Aranibar N, Borys M, Mackin NA, et al. NMR-based metabolomics of mammalian cell and tissue cultures. J Biomol NMR. 2011;49:195–206.
Lefevre C, Panthu B, Naville D, et al. Metabolic phenotyping of adipose-derived stem cells reveals a unique signature and intrinsic differences between fat pads. Stem Cells Int. 2019;2019:1–16.
Moussaieff A, Rouleau M, Kitsberg D, et al. Glycolysis-mediated changes in acetyl-CoA and histone acetylation control the early differentiation of embryonic stem cells. Cell Metab. 2015;21:392–402.
Li H, Ning S, Ghandi M, et al. The landscape of cancer cell line metabolism. Nat Med. 2019;25:850–60.
Ortmayr K, Dubuis S, Zampieri M. Metabolic profiling of cancer cells reveals genome-wide crosstalk between transcriptional regulators and metabolism. Nat Commun. 2019;10:1841.
García-Cañaveras JC, Castell JV, Donato MT, et al. A metabolomics cell-based approach for anticipating and investigating drug-induced liver injury. Sci Rep. 2016;6:27239.
Hayton S, Maker GL, Mullaney I, et al. Experimental design and reporting standards for metabolomics studies of mammalian cell lines. Cell Mol Life Sci. 2017;74:4421–41.
Kapoore RV, Coyle R, Staton CA, et al. Influence of washing and quenching in profiling the metabolome of adherent mammalian cells: a case study with the metastatic breast cancer cell line MDA-MB-231. Analyst. 2017;142:2038–49.
Dettmer K, Nürnberger N, Kaspar H, et al. Metabolite extraction from adherently growing mammalian cells for metabolomics studies: optimization of harvesting and extraction protocols. Anal Bioanal Chem. 2011;399:1127–39.
Danielsson APH, Moritz T, Mulder H, et al. Development and optimization of a metabolomic method for analysis of adherent cell cultures. Anal Biochem. 2010;404:30–9.
Kapoore RV, Coyle R, Staton CA, et al. Cell line dependence of metabolite leakage in metabolome analyses of adherent normal and cancer cell lines. Metabolomics. 2015;11:1743–55.
Hutschenreuther A, Kiontke A, Birkenmeier G, et al. Comparison of extraction conditions and normalization approaches for cellular metabolomics of adherent growing cells with GC-MS. Anal Methods. 2012;4:1953.
Ser Z, Liu X, Tang NN, et al. Extraction parameters for metabolomics from cultured cells. Anal Biochem. 2015;475:22–8.
Lorenz MA, Burant CF, Kennedy RT. Reducing time and increasing sensitivity in sample preparation for adherent mammalian cell metabolomics. Anal Chem. 2011;83:3406–14.
García-Cañaveras JC, López S, Castell JV, et al. Extending metabolome coverage for untargeted metabolite profiling of adherent cultured hepatic cells. Anal Bioanal Chem. 2016;408:1217–30.
Bi H, Krausz KW, Manna SK, et al. Optimization of harvesting, extraction, and analytical protocols for UPLC-ESI-MS-based metabolomic analysis of adherent mammalian cancer cells. Anal Bioanal Chem. 2013;405:5279–89.
Peterson A, Walker A, Sloan E, et al. Optimized method for untargeted metabolomics analysis of MDA-MB-231 breast cancer cells. Metabolites. 2016;6:30.
Teng Q, Huang W, Collette TW, et al. A direct cell quenching method for cell-culture based metabolomics. Metabolomics. 2009;5:199–208.
Martineau E, Tea I, Loaëc G, et al. Strategy for choosing extraction procedures for NMR-based metabolomic analysis of mammalian cells. Anal Bioanal Chem. 2011;401:2133–42.
Le Belle JE, Harris NG, Williams SR, et al. A comparison of cell and tissue extraction techniques using high-resolution 1H-NMR spectroscopy. NMR Biomed. 2002;15:37–44.
Muschet C, Möller G, Prehn C, et al. Removing the bottlenecks of cell culture metabolomics: fast normalization procedure, correlation of metabolites to cell number, and impact of the cell harvesting method. Metabolomics. 2016;12:151.
de Koning W, van Dam K. A method for the determination of changes of glycolytic metabolites in yeast on a subsecond time scale using extraction at neutral pH. Anal Biochem. 1992;204:118–23.
Villas-Bôas SG. Sampling and sample preparation. In: Villas-Bôas SG, Roessner U, Hansen MAE, et al, editors. Metabolome analysis: an introduction. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc. 2006. pp. 39–82.
Rizzi M, Baltes M, Theobald U, et al. In vivo analysis of metabolic dynamics in Saccharomyces cerevisiae: II. Math Model Biotechnol Bioeng. 1997;55:592–608.
Schwiebert EM, Zsembery A. Extracellular ATP as a signaling molecule for epithelial cells. Biochim Biophys Acta Biomembr. 1615;2003:7–32.
Britten RJ, Mcclure FT. The amino acid pool in Escherichia coli. Bacteriol Rev. 1962;26:292.
Kostidis S, Addie RD, Morreau H, et al. Quantitative NMR analysis of intra- and extracellular metabolism of mammalian cells: a tutorial. Anal Chim Acta. 2017;980:1–24.
Madji Hounoum B, Blasco H, Nadal-Desbarats L, et al. Analytical methodology for metabolomics study of adherent mammalian cells using NMR, GC-MS and LC-HRMS. Anal Bioanal Chem. 2015;407:8861–72.
Matheus N, Hansen S, Rozet E, et al. An easy, convenient cell and tissue extraction protocol for nuclear magnetic resonance metabolomics. Phytochem Anal. 2014;25:342–9.
Zukunft S, Prehn C, Röhring C, et al. High-throughput extraction and quantification method for targeted metabolomics in murine tissues. Metabolomics. 2018;14:1–12.
Beckonert O, Keun HC, Ebbels TMD, et al. Metabolic profiling, metabolomic and metabonomic procedures for NMR spectroscopy of urine, plasma, serum and tissue extracts. Nat Protoc. 2007;2:2692–703.
Sellick CA, Hansen R, Stephens GM, et al. Metabolite extraction from suspension-cultured mammalian cells for global metabolite profiling. Nat Protoc. 2011;6:1241–9.
Cao B, Aa J, Wang G, et al. GC–TOFMS analysis of metabolites in adherent MDCK cells and a novel strategy for identifying intracellular metabolic markers for use as cell amount indicators in data normalization. Anal Bioanal Chem. 2011;400:2983–93.
León Z, García-Cañaveras JC, Donato MT, et al. Mammalian cell metabolomics: experimental design and sample preparation. Electrophoresis. 2013;34:2762–75.
Merglen A, Theander S, Rubi B, et al. Glucose sensitivity and metabolism-secretion coupling studied during two-year continuous culture in INS-1E insulinoma cells. Endocrinology. 2004;145:667–78.
Dingreville F, Panthu B, Thivolet C, et al. Differential effect of glucose on ER-mitochondria Ca2+ exchange participates in insulin secretion and glucotoxicity-mediated dysfunction of β-cells. Diabetes. 2019;68:1778–94.
Rieusset J, Fauconnier J, Paillard M, et al. Disruption of calcium transfer from ER to mitochondria links alterations of mitochondria-associated ER membrane integrity to hepatic insulin resistance. Diabetologia. 2016;59:614–23.
Akoka S, Barantin L, Trierweiler M. Concentration measurement by proton NMR using the ERETIC method. Anal Chem. 1999;71:2554–7.
Lu W, Su X, Klein MS, et al. Metabolite measurement: pitfalls to avoid and practices to follow. Annu Rev Biochem. 2017;86:277–304.
Sauerschnig C, Doppler M, Bueschl C, et al. Methanol generates numerous artifacts during sample extraction and storage of extracts in metabolomics research. Metabolites. 2017;8:1.