Khối phổ là gì? Các nghiên cứu khoa học về Khối phổ
Khối phổ là một phương pháp phân tích khối lượng phân tử, phổ biến trong hóa học, sinh học, và vật lý, giúp xác định thành phần và cấu trúc phân tử. Được phát triển từ đầu thế kỷ 20, nổi bật với đóng góp của Francis William Aston, phương pháp này dựa trên nguyên lý tách ion theo tỷ số khối lượng/điện tích, gồm các bước như ion hóa và phát hiện ion. Các phương pháp ion hóa phổ biến gồm EI, CI, ESI và MALDI, ứng dụng rộng rãi trong xác định cấu trúc phân tử, phân tích protein, dược phẩm và phát hiện chất gây ô nhiễm. Khối phổ là công cụ mạnh mẽ, hữu ích trong nghiên cứu và công nghệ.
Khối Phổ là gì?
Khối phổ là một phương pháp phân tích khối lượng của các phân tử, thường được sử dụng trong các ngành hóa học, sinh học, và vật lý. Phương pháp này cho phép xác định khối lượng phân tử của một chất hay một hợp chất, từ đó giúp xác định thành phần và cấu trúc của chúng.
Lịch Sử Phát Triển của Khối Phổ
Khối phổ bắt đầu phát triển từ đầu thế kỷ 20. Năm 1919, Francis William Aston nhận giải Nobel Hóa học nhờ phát minh ra thiết bị khối phổ. Từ đó đến nay, phương pháp này đã được cải tiến và trở thành một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học.
Nguyên Lý Hoạt Động của Khối Phổ
Khối phổ hoạt động dựa trên nguyên lý tách riêng các ion dựa trên tỷ số khối lượng/điện tích của chúng. Quá trình phân tích bao gồm bốn bước chính: ion hóa mẫu, gia tốc các ion, tách các ion dựa trên tỷ số m/z, và cuối cùng là phát hiện, ghi nhận các ion.
Các Phương Pháp Ion Hóa Phổ Biến
Có nhiều phương pháp ion hóa khác nhau được sử dụng trong khối phổ, mỗi phương pháp phù hợp với một loại mẫu nhất định:
- Ion hóa bằng Sự Va Chạm Electron (EI): Thường được dùng cho các hợp chất hữu cơ nhỏ và bền vững.
- Ion hóa bằng Hóa Học (CI): Phù hợp với các phân tử dễ bị ion hóa.
- Ion hóa Phun Điện (ESI): Chủ yếu dùng cho các phân tử lớn như protein.
- Ion hóa Ma Trận (MALDI): Thích hợp với các phân tử sinh học và polymer.
Ứng Dụng của Khối Phổ
Khối phổ có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ:
- Hóa Học: Xác định cấu trúc phân tử và phân tích hợp chất phức tạp.
- Sinh Học: Phân tích protein, lipid, nucleic acid và các phân tử sinh học khác.
- Y Học: Phân tích dược phẩm, phát hiện chất cấm và nghiên cứu thuốc.
- Môi Trường: Phân tích và phát hiện các chất gây ô nhiễm.
Kết Luận
Khối phổ là một công cụ phân tích mạnh mẽ và đa dạng, đóng góp to lớn vào sự phát triển của khoa học và công nghệ hiện đại. Với khả năng cung cấp thông tin chi tiết về thành phần và cấu trúc của vật liệu, khối phổ mở ra những cơ hội mới trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "khối phổ":
Chúng tôi đã khảo sát gen prothrombin như một gen ứng cử viên cho huyết khối tĩnh mạch ở những bệnh nhân được chọn có tiền sử gia đình về thrombophilia tĩnh mạch đã được ghi nhận. Tất cả các exon và vùng 5′-UT và 3′-UT của gen prothrombin đã được phân tích bằng phương pháp phản ứng chuỗi polymerase và giải trình tự trực tiếp ở 28 bệnh nhân. Ngoại trừ các vị trí đa hình đã biết, không phát hiện sự biến đổi nào trong các vùng mã hóa và vùng 5′-UT. Chỉ có một sự thay đổi nucleotide (chuyển từ G sang A) tại vị trí 20210 được xác định trong chuỗi của vùng 3′-UT. Mười tám phần trăm bệnh nhân có kiểu gen 20210 AG, so với 1% trong nhóm đối chứng khỏe mạnh (100 đối tượng). Trong một nghiên cứu trường hợp - đối chứng dựa trên dân số, allele A 20210 được xác định là một allele phổ biến (tần suất allele, 1.2%; khoảng tin cậy 95%, 0.5% đến 1.8%), làm tăng nguy cơ huyết khối tĩnh mạch tới gần ba lần (tỉ lệ odds, 2.8; khoảng tin cậy 95%, 1.4 đến 5.6). Nguy cơ huyết khối tăng ở mọi độ tuổi và giới tính. Một sự liên quan được tìm thấy giữa sự hiện diện của allele A 20210 và mức prothrombin cao. Phần lớn các cá nhân (87%) với allele A 20210 nằm trong tứ phân vị cao nhất của mức prothrombin huyết thanh (> 1.15 U/mL). Mức prothrombin cao cũng được phát hiện là một yếu tố nguy cơ cho huyết khối tĩnh mạch.
Các vật liệu cacbon nitride graphitic polymeric (để đơn giản: g‐C3N4) đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong những năm gần đây do sự tương đồng với graphene. Chúng chỉ bao gồm C, N và một chút hàm lượng H. Trái ngược với graphene, g‐C3N4 là một chất bán dẫn băng trung bình và trong vai trò đó là một chất xúc tác quang và hóa học hiệu quả cho nhiều loại phản ứng. Trong bài tổng quan này, chúng tôi mô tả "hóa học polymer" của cấu trúc này, cách vị trí băng và khoảng băng có thể thay đổi thông qua việc pha tạp và đồng trùng hợp, và cách chất rắn hữu cơ có thể được kết cấu để trở thành một chất xúc tác dị thể hiệu quả. g‐C3N4 và các sửa đổi của nó có độ ổn định nhiệt và hóa học cao và có thể xúc tác cho một số "phản ứng đáng mơ ước", như quang hóa phân tách nước, các phản ứng oxi hóa nhẹ và chọn lọc, và - với vai trò là một giá đỡ xúc tác đồng tác động - các phản ứng hiđro hóa siêu hoạt. Do cacbon nitride không chứa kim loại, nó cũng chịu được các nhóm chức năng và do đó phù hợp cho các ứng dụng đa mục đích trong chuyển đổi sinh khối và hóa học bền vững.
Các axit nucleic lưu thông đã được chứng minh có tiềm năng như là các dấu ấn chẩn đoán không xâm lấn trong ung thư. Vì vậy, chúng tôi đã điều tra xem microRNA có có giá trị chẩn đoán hay không bằng cách so sánh mức độ của
Vi sinh vật đường ruột đã được xác định là có liên quan đến sự phát triển của một số loại ung thư, chẳng hạn như ung thư đại trực tràng, nhưng - vì vai trò quan trọng của cư dân đường ruột trong việc trao đổi chất - chúng cũng có thể điều chỉnh hiệu quả của một số phương pháp điều trị ung thư.
Trong nghiên cứu KEYNOTE-024 giai đoạn III ngẫu nhiên, nhãn mở, pembrolizumab đã cải thiện đáng kể thời gian sống không tiến triển bệnh và tổng thời gian sống so với hóa trị liệu dựa trên bạch kim ở bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC) tiến triển chưa được điều trị trước đó, có tỷ lệ phần trăm khối u thể hiện PD-L1 từ 50% trở lên và không có các biến đổi EGFR/ALK. Chúng tôi báo cáo một phân tích cập nhật về tổng thời gian sống và khả năng dung nạp, bao gồm các phân tích điều chỉnh cho thiên lệch tiềm năng do chuyển đổi từ hóa trị liệu sang pembrolizumab.
Bệnh nhân được phân ngẫu nhiên vào pembrolizumab 200 mg mỗi 3 tuần (tối đa 2 năm) hoặc lựa chọn của điều tra viên về hóa trị liệu dựa trên bạch kim (bốn đến sáu chu kỳ). Bệnh nhân được phân vào nhóm hóa trị liệu có thể chuyển sang pembrolizumab khi đáp ứng tiêu chuẩn. Điểm cuối chính là thời gian sống không tiến triển; tổng thời gian sống là một điểm cuối thứ cấp quan trọng. Phân tích điều chỉnh chuyển đổi được thực hiện bằng ba phương pháp: phương pháp hai giai đoạn đơn giản, thời gian thất bại cấu trúc bảo toàn hạng và trọng số xác suất nghịch đảo.
Ba trăm lẻ năm bệnh nhân đã được phân ngẫu nhiên (pembrolizumab, n = 154; hóa trị liệu, n = 151). Tại thời điểm cắt dữ liệu (ngày 10 tháng 7 năm 2017; theo dõi trung bình, 25,2 tháng), 73 bệnh nhân trong nhóm pembrolizumab và 96 trong nhóm hóa trị liệu đã tử vong. Tổng thời gian sống trung bình là 30,0 tháng (CI 95%, 18,3 tháng chưa đạt) với pembrolizumab và 14,2 tháng (CI 95%, 9,8 đến 19,0 tháng) với hóa trị liệu (tỉ số nguy cơ, 0,63; CI 95%, 0,47 đến 0,86). Tám mươi hai bệnh nhân được phân vào nhóm hóa trị liệu đã chuyển giao trong nghiên cứu sang nhận pembrolizumab. Khi điều chỉnh cho chuyển đổi sử dụng phương pháp hai giai đoạn, tỉ số nguy cơ cho tổng thời gian sống của pembrolizumab so với hóa trị liệu là 0,49 (CI 95%, 0,34 đến 0,69); kết quả sử dụng thời gian thất bại cấu trúc bảo toàn hạng và trọng số xác suất nghịch đảo là tương tự. Các sự cố bất lợi độ 3 đến 5 liên quan đến điều trị ít phổ biến hơn với pembrolizumab so với hóa trị liệu (31,2% so 53,3%, tương ứng).
Với thời gian theo dõi kéo dài, liệu pháp pembrolizumab liệu pháp đơn tia đầu tiên tiếp tục chứng minh lợi ích tổng thời gian sống hơn so với hóa trị liệu ở bệnh nhân NSCLC tiến triển, chưa được điều trị trước đó và không có các biến đổi EGFR/ALK, mặc dù có sự chuyển đổi từ nhóm kiểm soát sang pembrolizumab như phương pháp điều trị tiếp theo.
Một phương pháp mới được trình bày, trong đó sắc ký khí kết hợp với khối phổ (GC–MS) cho phép phát hiện định lượng và định tính hơn 150 hợp chất trong củ khoai tây, với độ nhạy và tính đặc trưng cao. Trái ngược với các phương pháp khác được phát triển để phân tích chuyển hóa trong hệ thống thực vật, phương pháp này đại diện cho một cách tiếp cận không thiên vị và mở để phát hiện những thay đổi bất ngờ trong mức độ chuyển hóa. Mặc dù phương pháp này là sự thỏa hiệp cho một loạt các chất chuyển hóa về mặt chiết xuất, biến đổi hóa học và phân tích GC–MS, nhưng đối với 25 hợp chất chuyển hóa được phân tích chi tiết, tỷ lệ thu hồi được tìm thấy nằm trong khoảng được chấp nhận chung là 70–140%. Hơn nữa, tính tái lập của phương pháp rất cao: sai số xảy ra trong các quy trình phân tích được tìm thấy là dưới 6% cho 30 trong số 33 hợp chất được thử nghiệm. Sự biến đổi sinh học vượt quá sai số hệ thống của phân tích với tỷ lệ lên đến 10 lần. Phương pháp này cũng phù hợp cho việc mở rộng quy mô, có khả năng cho phép phân tích đồng thời một số lượng lớn mẫu. Như một ví dụ đầu tiên, phương pháp này đã được áp dụng cho củ khoai tây trồng trong đất và
Cơ sở: Viêm ảnh hưởng đến sự phát triển và tiến triển của ung thư. Tỷ lệ tiểu cầu trên lympho (PLR) cao, một dấu hiệu của viêm, đã được liên kết với tiên lượng xấu trong một số bệnh ung thư. Ở đây, chúng tôi đo lường tác động tiên lượng của dấu hiệu sinh học này.
Phương pháp: Một đánh giá hệ thống của các cơ sở dữ liệu đã được thực hiện nhằm xác định các công trình nghiên cứu khám phá mối liên hệ giữa PLR trong máu và thời gian sống sót toàn bộ (OS) ở các khối u rắn. Dữ liệu được tổng hợp trong một phân tích meta. Tỷ lệ rủi ro (HR) tổng hợp cho OS theo nhóm bệnh và theo các nhóm ngưỡng PLR đã được tính toán và trọng số bằng cách sử dụng mô hình biến thiên nghịch thường và hiệu ứng ngẫu nhiên.
Kết quả: Hai mươi nghiên cứu gồm 12.754 bệnh nhân đã được đánh giá. Các ngưỡng PLR xác định nhóm rủi ro dao động từ 150 đến 300 và được phân loại thành hai nhóm (12 nghiên cứu; nhóm 1) hoặc chia thành ba nhóm (<150/150–300/>300, 8 nghiên cứu; nhóm 2). PLR cao hơn liên quan đến thời gian sống sót toàn bộ (OS) xấu hơn đáng kể ở nhóm 1 [HR = 1.87; khoảng tin cậy 95% (CI, 1.49–2.34); P < 0.001] và có mối liên hệ không đáng kể ở nhóm 2 (HR theo cấp cao hơn = 1.21; 95%CI, 0.97–1.50; P = 0.10). Kích thước tác động của PLR đối với OS lớn hơn ở bệnh lây lan (HR [nhóm 1] = 2.0; 95% CI, 1.6–2.7; HR [nhóm 2] = 1.6; 95% CI, 1.1–2.4) so với bệnh ở giai đoạn sớm (HR [nhóm 1] = 1.5; 95% CI, 1.0–2.2; HR [nhóm 2] = 1.0; 95% CI, 0.8–1.3). Một mối liên hệ đáng kể được quan sát thấy đối với ung thư đại trực tràng, ung thư tế bào gan, ung thư thực quản-dạ dày, ung thư buồng trứng và ung thư tụy ở nhóm 1 và đối với ung thư đại tràng ở nhóm 2.
Kết luận: PLR cao có liên quan đến thời gian sống sót toàn bộ xấu hơn trong nhiều khối u rắn khác nhau. Cần nghiên cứu thêm về sự điều chỉnh và tầm quan trọng của nó trong thực tiễn hàng ngày.
Tác động: PLR là một dấu hiệu sinh học dễ dàng có được và chi phí thấp với giá trị tiên lượng độc lập trong các khối u rắn. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 23(7); 1204–12. ©2014 AACR.
Động lực: Các thí nghiệm lập hồ sơ chất chuyển hóa dựa trên GC-MS điển hình có thể bao gồm hàng trăm tập tin sắc ký, mỗi tập tin chứa đến 1000 thẻ phổ khối (MSTs). MSTs là các dạng đặc trưng của khoảng 25–250 ion phân mảnh và các đồng vị tương ứng, được tạo ra sau sắc ký khí (GC) bằng ion hóa va đập điện tử (EI) của các phân tử hóa học đã được tách ra. Các ion phân mảnh này sau đó được phát hiện bởi khối phổ ký thời gian bay (TOF). MSTs của các thí nghiệm lập hồ sơ thường được báo cáo dưới dạng danh sách các ion, được đặc trưng bởi khối lượng, chỉ số lưu giữ sắc ký (RI) hoặc thời gian lưu giữ (RT) và độ dồi dào tùy ý. Hai tham số đầu tiên cho phép nhận dạng và tham số sau cho phép định lượng các hợp chất hóa học được đại diện. Nhiều công cụ phần mềm đã được báo cáo dành cho tiền xử lý, tức là giải quyết đường cong và phân tích tổ hợp, của các tập tin GC-(EI-TOF)-MS. Công cụ tiền xử lý tạo ra ma trận dữ liệu số chứa tất cả các MST đồng bộ và mẫu thí nghiệm. Tuy nhiên, quá trình này dễ gặp lỗi chủ yếu do (i) sự không chính xác trong việc đồng bộ RI hoặc RT của MSTs và (ii) sự phức tạp cao của các mẫu sinh học. Sự phức tạp này gây ra sự đồng lưu của hợp chất và do đó MSTs không chọn lọc, nghĩa là không tinh khiết. Việc lựa chọn và xác thực các ion phân mảnh tối ưu cho định lượng cụ thể và chọn lọc của hợp chất đồng lưu là điều bắt buộc. Hiện tại quá trình xác thực chủ yếu được thực hiện dưới sự giám sát của con người ở hầu hết các phòng thí nghiệm. Cho đến nay, chưa có công cụ phần mềm nào hỗ trợ đánh giá chất lượng không đích và độc lập của ma trận dữ liệu trước khi phân tích thống kê. TagFinder có thể lấp đầy khoảng cách này.
Chiến lược: TagFinder giúp phân tích tất cả các ion phân mảnh được quan sát trong các thí nghiệm lập hồ sơ GC-(EI-TOF)-MS. Cách tiếp cận không mục tiêu cho phép khám phá các hợp chất mới và bất ngờ. Ngoài ra, độ phân giải đồng vị khối lượng được duy trì bởi xử lý của TagFinder. Tính năng này rất cần thiết cho các phân tích dòng chảy chuyển hóa và rất hữu ích, nhưng không bắt buộc cho việc lập hồ sơ chất chuyển hóa. Khi có thể, TagFinder ưu tiên các phương tiện chuẩn hóa hóa học, ví dụ, sử dụng hợp chất tham chiếu nội bộ cho việc hiệu chuẩn thời gian lưu hoặc chuẩn hóa định lượng. Ngoài ra, chuẩn hóa ngoại cũng được hỗ trợ cho việc nhận dạng và hiệu chuẩn hợp chất. Quy trình làm việc của TagFinder bao gồm, (i) nhập dữ liệu ion phân mảnh, cụ thể là khối lượng, thời gian và độ dồi dào tùy ý (cường độ), từ định dạng tệp chuyển đổi sắc ký hoặc từ danh sách đỉnh cung cấp bởi các phần mềm tiền xử lý sắc ký khác, (ii) ghi chú thông tin mẫu và phân nhóm mẫu vào các lớp, (iii) tính toán RI, (iv) phân nhóm các ion phân mảnh quan sát có khối lượng bằng nhau từ các sắc ký khác nhau vào các cửa sổ RI, (v) kết hợp các nhóm này, gọi là thẻ khối, thành các nhóm thời gian của các ion phân mảnh đồng lưu, (vi) thử nghiệm các nhóm thời gian cho thẻ khối có cường độ tương quan, (vii) tạo ma trận dữ liệu và (viii) trích xuất thẻ khối chọn lọc hỗ trợ bởi nhận dạng hợp chất. Nhờ đó, TagFinder hỗ trợ cả phân tích dấu vân tay không mục tiêu và lập hồ sơ chất chuyển hóa theo mục tiêu.
Sẵn có: Các không gian làm việc mẫu của TagFinder và bộ dữ liệu thử nghiệm có sẵn theo yêu cầu từ tác giả liên hệ. TagFinder được cung cấp miễn phí cho mục đích học thuật từ http://www-en.mpimp-golm.mpg.de/03-research/researchGroups/01-dept1/Root_Metabolism/smp/TagFinder/index.html
Liên hệ: [email protected]
Thông tin bổ sung: Dữ liệu bổ sung có sẵn tại Bioinformatics trực tuyến và trong tải xuống TagFinder từ URL trên.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10