Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Общая схема, показывающая отношения липидома к геному , транскриптому , протеому и метаболом . Липиды также регулируют функцию белков и транскрипцию генов как часть динамического «интерактома» внутри клетки.

Липидомика - это крупномасштабное исследование путей и сетей клеточных липидов в биологических системах [1] [2] [3] Слово « липидом » используется для описания полного липидного профиля в клетке, ткани, организме или экосистеме и является подмножеством « метаболома », который также включает три других основных класса биологических молекул: белки / аминокислоты, сахара и нуклеиновые кислоты. Липидомика - это относительно недавняя область исследований, которая была вызвана быстрым прогрессом в таких технологиях, как масс-спектрометрия (МС), спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР), флуоресцентная спектроскопия ,двойная поляризационная интерферометрия и вычислительные методы в сочетании с признанием роли липидов во многих метаболических заболеваниях, таких как ожирение , атеросклероз , инсульт , гипертония и диабет . Эта быстро развивающаяся область [4] дополняет огромный прогресс, достигнутый в геномике и протеомике, которые составляют семейство системной биологии .

Липидомические исследования включают идентификацию и количественную оценку тысяч молекулярных видов клеточных липидов и их взаимодействия с другими липидами, белками и другими метаболитами . Исследователи в области липидомики изучают структуры, функции, взаимодействия и динамику клеточных липидов, а также изменения, которые происходят во время нарушения работы системы.

Хан и Гросс [5] впервые определили область липидомики, объединив специфические химические свойства, присущие молекулам липидов, с комплексным масс-спектрометрическим подходом. Хотя липидомика находится под зонтиком более общей области « метаболомики », липидомика сама по себе является отдельной дисциплиной из-за уникальности и функциональной специфичности липидов по сравнению с другими метаболитами.

В липидомных исследованиях огромное количество информации, количественно описывающей пространственные и временные изменения в содержании и составе различных липидных молекулярных видов, накапливается после возмущения клетки через изменения ее физиологического или патологического состояния. Информация, полученная в результате этих исследований, помогает понять механизмы изменения клеточной функции. Таким образом, липидомные исследования играют важную роль в определении биохимических механизмов связанных с липидами процессов заболевания посредством выявления изменений клеточного липидного метаболизма, транспорта и гомеостаза. Растущее внимание к исследованиям липидов также видно из инициатив, реализуемых в рамках стратегии LIPID Metabolites And Pathways ( Консорциум LIPID MAPS ). [6]и Европейская липидомическая инициатива (ELIfe). [7]

Примеры некоторых липидов из разных категорий.

Структурное разнообразие липидов [ править ]

Липиды представляют собой разнообразную и повсеместную группу соединений, которые выполняют множество ключевых биологических функций, таких как действие в качестве структурных компонентов клеточных мембран , использование в качестве источников хранения энергии и участие в сигнальных путях. Липиды в широком смысле можно определить как гидрофобные или амфипатические небольшие молекулы, которые полностью или частично происходят из двух различных типов биохимических субъединиц или «строительных блоков»: кетоацильных и изопреновых групп. [8] Огромное структурное разнообразие липидов является результатом биосинтеза различных комбинаций этих строительных блоков. Например, глицерофосфолипиды состоят из глицерина.скелет связан с одной из примерно 10 возможных головных групп, а также с 2 жирными ацил / алкильными цепями, которые, в свою очередь, могут иметь 30 или более различных молекулярных структур. На практике не все возможные перестановки обнаруживаются экспериментально из-за предпочтений цепей в зависимости от типа клеток, а также от пределов обнаружения - тем не менее в клетках млекопитающих обнаружено несколько сотен различных видов молекул глицерофосфолипидов .

Однако тилакоидные мембраны хлоропластов растений обладают уникальным липидным составом, так как в них отсутствует фосфолипиды. Кроме того, их самый крупный компонент, моногалактозилдиглицерид или MGDG , не образует водных бислоев. Тем не менее, динамические исследования показывают нормальную организацию липидного бислоя в мембранах тилакоидов. [9]

Экспериментальные методы [ править ]

Извлечение липидов [ править ]

Большинство методов экстракции липидов и выделения из биологических образцов используют высокую растворимость углеводородных цепей в органических растворителях . Учитывая разнообразие классов липидов, невозможно объединить все классы с помощью единого метода экстракции. Традиционная процедура Блая / Дайера [10] использует протоколы на основе хлороформа / метанола , которые включают разделение фаз на органический слой. Эти протоколы относительно хорошо работают для широкого спектра физиологически релевантных липидов, но они должны быть адаптированы для сложных липидных химикатов, а также для низкосодержащих и лабильных липидных метаболитов . [11] [12] [13] [14] [15][16] Когда использовалась органическая почва, цитратный буфер в экстракционной смеси давал большее количество липид- фосфата, чем ацетатный буфер, трис , H 2 O или фосфатный буфер. [17]

Разделение липидов [ править ]

Самый простой метод разделения липидов - использование тонкослойной хроматографии (ТСХ). Хотя он не такой чувствительный, как другие методы определения липидов, он предлагает быстрый и всесторонний инструмент для скрининга, предшествующий более чувствительным и сложным методам. Хроматография твердофазной экстракции (ТФЭ) полезна для быстрого препаративного разделения сырых липидных смесей на разные классы липидов. Это включает использование предварительно набитых колонок, содержащих диоксид кремния или другие неподвижные фазы, для отделения глицерофосфолипидов , жирных кислот , сложных эфиров холестерина , глицеролипидов и стеринов от сырых липидных смесей. [18]Высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ или ЖХ) широко используется в липидомном анализе для разделения липидов перед массовым анализом. Разделение может быть достигнуто посредством ВЭЖХ с нормальной фазой (NP) или ВЭЖХ с обращенной фазой (RP). Например, NP-HPLC эффективно разделяет глицерофосфолипиды на основе полярности головной группы [19], тогда как RP-HPLC эффективно разделяет жирные кислоты, такие как эйкозаноиды, на основе длины цепи, степени ненасыщенности и замещения. [20]Для глобальных нецелевых липидомных исследований обычно используют колонки как RP, так и NP или жидкостной хроматографии с гидрофильным взаимодействием (HILC) для увеличения липидомного покрытия. Таким образом, применение нанопроточной жидкостной хроматографии (НЖК) оказалось наиболее эффективным для повышения как общей чувствительности измерения, так и покрытия липидомом для глобального липидомного подхода. [21] Хроматографическое (ВЭЖХ / УВЭЖХ) разделение липидов может выполняться в автономном или интерактивном режиме, когда элюат объединяется с источником ионизации масс-спектрометра.

Обнаружение липидов [ править ]

Прогресс современной липидомики был значительно ускорен развитием спектрометрических методов в целом и методов мягкой ионизации для масс-спектрометрии, таких как ионизация электрораспылением (ESI), [5] десорбционная ионизация электрораспылением (DESI), [22] и матричный лазер. в частности, десорбция / ионизация (MALDI) [23] . «Мягкая» ионизация не вызывает обширной фрагментации, поэтому всестороннее обнаружение всего диапазона липидов в сложной смеси можно соотнести с экспериментальными условиями или болезненным состоянием. Кроме того, метод химической ионизации при атмосферном давлении (APCI) становится все более популярным для анализа неполярных липидов. [24]

Схема, показывающая обнаружение жирной кислоты с помощью ЖХ-МС / МС с использованием прибора с линейной ионной ловушкой и источника ионов с электрораспылением (ESI).

ESI MS [ править ]

ESI-MS был первоначально разработан Фенном и его коллегами для анализа биомолекул. [25] Это зависит от образования газообразных ионов из полярных, термически лабильных и в основном нелетучих молекул и, таким образом, полностью подходит для множества липидов. Это метод мягкой ионизации, который редко нарушает химическую природу аналита перед масс-анализом. Различные методы ESI-MS были разработаны для анализа различных классов, подклассов и отдельных видов липидов из биологических экстрактов. Недавно были опубликованы подробные обзоры методов и их применения. [26]Основными преимуществами ESI-MS являются высокая точность, чувствительность, воспроизводимость и применимость метода к комплексным решениям без предварительной дериватизации. Хан и его коллеги разработали метод, известный как «липидомика дробовика», который включает прямую инфузию сырого липидного экстракта в источник ESI, оптимизированный для разделения липидов внутри источника на основе их внутренних электрических свойств. [27]

DESI MS [ править ]

Масс-спектрометрия DESI - это метод ионизации окружающей среды, разработанный профессором Золтаном Такатсом и другими в группе профессора Грэма Кука из Университета Пердью. [22] Он сочетает в себе методы ESI и десорбционной ионизации, направляя электрически заряженный туман на поверхность образца, которая находится на расстоянии нескольких миллиметров. [28] Этот метод был успешно применен в липидомике в качестве инструмента визуализации для картирования распределения липидов в образцах тканей. [29] Одним из преимуществ DESI MS является отсутствие необходимости в матрице для подготовки ткани, что позволяет проводить несколько последовательных измерений на одном и том же образце ткани.

MALDI MS [ править ]

MALDI-масс-спектрометрия - это метод мягкой ионизации на основе лазера, который часто используется для анализа больших белков, но успешно применяется для липидов. Липид смешивают с матрицей, такой как 2,5-дигидроксибензойная кислота, и наносят на держатель образца в виде небольшого пятна. В пятно попадает лазер, и матрица поглощает энергию, которая затем передается аналиту, что приводит к ионизации молекулы. MALDI-Time-of-Flight (MALDI-TOF) MS стал очень многообещающим подходом для липидомических исследований, особенно для визуализации липидов с тканевых слайдов. [30]

APCI MS [ править ]

Источник APCI аналогичен ESI, за исключением того, что ионы образуются в результате взаимодействия нагретого аналита-растворителя с иглой коронного разряда, установленной на высокий электрический потенциал. Первичные ионы образуются непосредственно вокруг иглы, и они взаимодействуют с растворителем, образуя вторичные ионы, которые в конечном итоге ионизируют образец. APCI особенно полезен для анализа неполярных липидов, таких как триацилглицерины, стерины и сложные эфиры жирных кислот. [31]

Методы визуализации [ править ]

Высокая чувствительность DESI в диапазоне липидов делает его мощным методом обнаружения и картирования содержания липидов в образцах тканей. [32]Недавние разработки в методах MALDI сделали возможным прямое обнаружение липидов на месте. Изобилие связанных с липидами ионов производится в результате прямого анализа тонких срезов ткани, когда последовательные спектры снимаются на поверхности ткани, покрытой матрицей MALDI. Активация столкновением молекулярных ионов может использоваться для определения семейства липидов и часто структурно определять молекулярные разновидности. Эти методы позволяют обнаруживать фосфолипиды, сфинголипиды и глицеролипиды в таких тканях, как сердце, почки и мозг. Кроме того, распределение многих различных видов молекул липидов часто определяет анатомические области в этих тканях. [33] [34]

Липидомное профилирование [ править ]

Количественные липидные профили (липидомы) дрожжей Saccharomyces cerevisiae, выращенных при разных температурах [35]

Профилирование липидов - это целевая платформа метаболомики, которая обеспечивает всесторонний анализ видов липидов в клетке или ткани. Профилирование, основанное на тандемной масс-спектрометрии с ионизацией электрораспылением (ESI-MS / MS), способно предоставить количественные данные и может быть адаптировано для высокопроизводительных анализов. [36] Мощный подход трансгенов, а именно делеция и / или сверхэкспрессия продукта гена в сочетании с липидомикой, может дать ценную информацию о роли биохимических путей. [37] Методы определения липидного профиля также применялись к растениям [38] и микроорганизмам, таким как дрожжи. [35] [39] [40]Комбинация количественных липидомных данных в сочетании с соответствующими транскрипционными данными (с использованием методов генного массива) и протеомными данными (с использованием тандемного МС) позволяет подходу системной биологии к более глубокому пониманию представляющих интерес метаболических или сигнальных путей.

Информатика [ править ]

Основная проблема для липидомики, в частности для подходов на основе МС, заключается в вычислительных и биоинформатических требованиях обработки большого количества данных, которые возникают на различных этапах цепочки сбора и обработки информации. [41] [42]Сбор хроматографических и масс-спектрометрических данных требует значительных усилий по выравниванию спектра и статистической оценке флуктуаций интенсивности сигналов. Такие вариации имеют множество причин, включая биологические вариации, обработку образцов и аналитическую точность. Как следствие, обычно требуется несколько повторов для надежного определения уровней липидов в сложных смесях. В течение последних нескольких лет различные компании и исследовательские группы разработали ряд программных пакетов для анализа данных, полученных в результате профилирования метаболитов, включая липиды, с помощью рассеянного склероза. Обработка данных для дифференциального профилирования обычно проходит в несколько этапов, включая манипулирование входным файлом, спектральную фильтрацию, обнаружение пиков, хроматографическое выравнивание, нормализацию, визуализацию и экспорт данных.Примером программного обеспечения для метаболического профилирования является бесплатное приложение Mzmine на основе Java.[43] Недавнопрограммное обеспечение MS-DIAL 4 было интегрировано с исчерпывающим атласом липидома с информацией о времени удерживания, сечении столкновений и тандемной масс-спектрометрии для 117 подклассов липидов и 8051 липидов. [44] Некоторые программные пакеты, такие как Markerview [45], включают многомерный статистический анализ (например, анализ главных компонентов), и он будет полезен для идентификации корреляций в липидных метаболитах, которые связаны с физиологическим фенотипом, в частности, для развития липидных биомаркеров. Еще одна цель информационной технологии липидомики - построение метаболических карт на основе данных о липидных структурах и липид-связанных белках и генах. Некоторые из этих липидных путей[46] чрезвычайно сложны, например, путь гликосфинголипидов млекопитающих. [47] Создание доступных для поиска и интерактивных баз данных [48] [49] липидов и связанных с липидами генов / белков также является чрезвычайно важным ресурсом в качестве справочного материала для сообщества липидомиков. Интеграция этих баз данных с РС и другими экспериментальными данными, а также с метаболическими сетями [50] дает возможность разработать терапевтические стратегии для предотвращения или обращения вспять этих патологических состояний, связанных с дисфункцией процессов, связанных с липидами.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Венок MR (июль 2005). «Новое направление липидомики». Nat Rev Drug Discov . 4 (7): 594–610. DOI : 10.1038 / nrd1776 . PMID  16052242 . S2CID  83931214 .
  2. ↑ Watson AD (октябрь 2006 г.). «Серия тематических обзоров: подходы системной биологии к метаболическим и сердечно-сосудистым нарушениям. Липидомика: глобальный подход к анализу липидов в биологических системах» . J. Lipid Res . 47 (10): 2101–11. DOI : 10,1194 / jlr.R600022-JLR200 . PMID 16902246 . 
  3. ^ «Липидомика» . Липидные хроники . 2011-12-15 . Проверено 8 января 2012 .
  4. Перейти ↑ Han X (2007). «Нейролипидомика: проблемы и разработки» . Передний. Biosci . 12 : 2601–15. DOI : 10.2741 / 2258 . PMC 2141543 . PMID 17127266 .  
  5. ^ a b Han X, Брутто RW; Гросс (июнь 2003 г.). «Глобальный анализ клеточных липидомов непосредственно из сырых экстрактов биологических образцов с помощью масс-спектрометрии ESI: мост к липидомике» . J. Lipid Res . 44 (6): 1071–9. DOI : 10,1194 / jlr.R300004-JLR200 . PMID 12671038 . 
  6. ^ Консорциум LIPID MAPS
  7. ^ Европейская липидомическая инициатива
  8. ^ Fahy E, Subramaniam S, Brown HA и др. (2005). «Комплексная система классификации липидов» . J. Lipid Res . 46 (5): 839–61. DOI : 10,1194 / jlr.E400004-JLR200 . PMID 15722563 . 
  9. ^ YashRoy RC (1990) Магнитно-резонансные исследования динамической организации липидов в мембранах хлоропластов. Журнал биологических наук , т. 15 (4), стр. 281-288. https://www.researchgate.net/publication/225688482_Mintage_resonance_studies_of_dynamic_organisation_of_lipids_in_chloroplast_membranes?ev=prf_pub
  10. ↑ Bligh EG, Dyer WJ; Дайер (август 1959). «Экспресс-метод экстракции и очистки общих липидов» . Может J Biochem Physiol . 37 (8): 911–7. DOI : 10.1139 / o59-099 . PMID 13671378 . S2CID 7311923 .  
  11. ^ Кранк Дж, Мерфи Р.К., Баркли Р.М., Духослав Э, Макэной А. Мерфи; Баркли; Духослав; Макэной (2007). Качественный анализ и количественная оценка изменений молекулярных видов липидов нейтрального глицерина в клетках . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 1–20. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32001-6 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954211 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  12. ^ Иванова П.Т., Милн С.Б., Бирн МО, Сян Ю., Браун Х.А. Милн; Бирн; Сян; Браун (2007). Идентификация и количественное определение глицерофосфолипидов с помощью масс-спектрометрии с ионизацией электрораспылением . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 21–57. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32002-8 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954212 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  13. ^ Deems R, Buczynski MW, Bowers-Gentry R, ​​Harkewicz R, Деннис EA; Бучинский; Bowers-Gentry; Харкевич; Деннис (2007). Обнаружение и количественное определение эйкозаноидов с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии, электрораспылительной ионизации и масс-спектрометрии . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 59–82. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32003-X . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954213 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  14. ^ Макдональд Дж. Г., Томпсон Б. М., МакКрам ЕС, Рассел Д. В.; Томпсон; МакКрам; Рассел (2007). Экстракция и анализ стеринов в биологических матрицах с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии, электрораспылительной ионизационной масс-спектрометрии . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 145–70. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32006-5 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954216 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  15. ^ Гаррет Т.А., Гуань З., Раец CR; Гуань; Раец (2007). Анализ убихинонов, долихолов и долихолдифосфат-олигосахаридов методом жидкостной хроматографии, электрораспылительной ионизации и масс-спектрометрии . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 117–43. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32005-3 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954215 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  16. ^ Саллардс MC, Аллегуд JC, Келли S, Ван Э, Хейнс Калифорния, Парк Х, Чен Y, Меррил АХ; Аллегуд; Келли; Ванга; Хейнс; Парк; Чен; Меррилл-младший (2007). Структурно-специфические количественные методы анализа сфинголипидов методом жидкостной хроматографии и тандемной масс-спектрометрии: сфинголипидомика «наизнанку» . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 432 . С. 83–115. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32004-1 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID  17954214 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  17. ^ Å. Фростегард, А. Тунлид и Э. Боат (август 1991 г.). «Микробная биомасса, измеренная как общий липидный фосфат в почвах с различным содержанием органических веществ». Журнал микробиологических методов . 14 (3): 151–163. DOI : 10.1016 / 0167-7012 (91) 90018-L .
  18. ^ Kaluzny М.А., Дункан Л.А., Мерритт М.В., Эппс DE; Дункан; Мерритт; Эппс (январь 1985 г.). «Быстрое разделение классов липидов с высоким выходом и чистотой с использованием колонок со связанной фазой» . J. Lipid Res . 26 (1): 135–40. PMID 3973509 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  19. ^ Малавольта М, Боччи Ф, Боселли Э, Фрега Н.Г. Боччи; Боселли; Фрега (октябрь 2004 г.). «Нормально-фазовый тандемный масс-спектрометрический анализ жидкостной хроматографии и электрораспылительной ионизации молекулярных видов фосфолипидов в мононуклеарных клетках крови: применение к муковисцидозу». J. Chromatogr. B . 810 (2): 173–86. DOI : 10.1016 / j.jchromb.2004.07.001 . PMID 15380713 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  20. ^ Накамура Т, Браттон DL, Мерфи RC; Браттон; Мерфи (август 1997 г.). «Анализ эпоксиэйкозатриеновой и моногидроксиэйкозатетраеновой кислот, этерифицированных до фосфолипидов в красных кровяных тельцах человека, методом тандемной масс-спектрометрии с электрораспылением». J. Mass Spectrom . 32 (8): 888–96. Bibcode : 1997JMSp ... 32..888N . DOI : 10.1002 / (SICI) 1096-9888 (199708) 32: 8 <888 :: AID-JMS548> 3.0.CO; 2-W . PMID 9269087 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  21. ^ Данне-Раше, Никлас; Коман, Кристина; Арендс, Роберт (2018). «Nano-LC / NSI MS уточняет липидомику за счет увеличения липидного покрытия, чувствительности измерения и линейного динамического диапазона». Аналитическая химия . 90 (13): 8093–8101. DOI : 10.1021 / acs.analchem.8b01275 . ISSN 1520-6882 . PMID 29792796 .  
  22. ^ а б З. Такатс; JM Wiseman; Б. Гологан; Р.Г. Повара (2004). «Масс-спектрометрический отбор проб в условиях окружающей среды с десорбционной ионизацией электрораспылением». Наука . 306 (5695): 471–473. Bibcode : 2004Sci ... 306..471T . DOI : 10.1126 / science.1104404 . PMID 15486296 . S2CID 22994482 .  
  23. ^ Fuchs B, Шиллер J; Шиллер (2008). MALDI-TOF MS анализ липидов из клеток, тканей и биологических жидкостей . Подъячейка. Biochem . Субклеточная биохимия. 49 . С. 541–65. DOI : 10.1007 / 978-1-4020-8831-5_21 . ISBN 978-1-4020-8830-8. PMID  18751926 .
  24. ^ Byrdwell WC (апрель 2001). «Химическая ионизационная масс-спектрометрия атмосферного давления для анализа липидов». Липиды . 36 (4): 327–46. DOI : 10.1007 / s11745-001-0725-5 . PMID 11383683 . S2CID 4017177 .  
  25. ^ Фенн Дж. Б., Манн М., Мэн С. К., Вонг С. Ф., Уайтхаус К. М.; Манн; Менг; Вонг; Белый дом (октябрь 1989 г.). «Ионизация электрораспылением для масс-спектрометрии больших биомолекул». Наука . 246 (4926): 64–71. Bibcode : 1989Sci ... 246 ... 64F . CiteSeerX 10.1.1.522.9458 . DOI : 10.1126 / science.2675315 . PMID 2675315 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  26. ^ Мерфи RC, Фидлер Дж, Хевко Дж; Фидлер; Хевко (февраль 2001 г.). «Анализ нелетучих липидов методом масс-спектрометрии». Chem. Ред . 101 (2): 479–526. DOI : 10.1021 / cr9900883 . PMID 11712255 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  27. ^ Брутто RW, Han X; Хан (2007). Липидомия при диабете и метаболическом синдроме . Meth. Энзимол . Методы в энзимологии. 433 . С. 73–90. DOI : 10.1016 / S0076-6879 (07) 33004-8 . ISBN 978-0-12-373966-7. PMID  17954229 .
  28. ^ Takáts Z, Wiseman JM, Повара RG (2005). «Масс-спектрометрия окружающей среды с использованием десорбционной ионизации электрораспылением (DESI): приборы, механизмы и приложения в судебной медицине, химии и биологии» . Журнал масс-спектрометрии . 40 (10): 1261–75. Bibcode : 2005JMSp ... 40.1261T . DOI : 10.1002 / jms.922 . PMID 16237663 . 
  29. ^ Ифа, Демиан Р .; Ву, Чуньпин; Оуян, Чжэн; Повара, Р. Грэм (22 марта 2010 г.). «Десорбционная ионизация электрораспылением и другие методы ионизации окружающей среды: текущий прогресс и предварительный просмотр». Аналитик . 135 (4): 669–81. Bibcode : 2010Ana ... 135..669I . DOI : 10.1039 / b925257f . ISSN 1364-5528 . PMID 20309441 .  
  30. ^ Шиллер Дж, Сусс Р., Фукс Б., Мюллер М, Зшорниг О, Арнольд К. Сусс; Fuchs; Мюллер; Zschornig; Арнольд (2007). «MALDI-TOF MS в липидомике». Передний. Biosci . 12 : 2568–79. DOI : 10.2741 / 2255 . PMID 17127263 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  31. ^ Byrdwell WC (2008). «Двойная параллельная жидкостная хроматография с двойной масс-спектрометрией (LC2 / MS2) для анализа общих липидов» . Передний. Biosci . 13 (13): 100–20. DOI : 10,2741 / 2663 . PMID 17981531 . 
  32. ^ Wiseman, Джастин М .; Puolitaival, Satu M .; Такатс, Золтан; Повара, Р. Грэм; Каприоли, Ричард М. (2005-11-04). «Масс-спектрометрическое профилирование интактной биологической ткани с использованием десорбционной ионизации электрораспылением». Angewandte Chemie . 117 (43): 7256–7259. DOI : 10.1002 / ange.200502362 . ISSN 1521-3757 . 
  33. ^ Каллигарис, Дэвид; Карагачану, Диана; Лю, Сяохуэй; Нортон, Исайя; Томпсон, Кристофер Дж .; Richardson, Andrea L .; Гольшан, Мехра; Истерлинг, Майкл Л .; Сантагата, Сандро (21.10.2014). «Применение масс-спектрометрии с десорбционной электрораспылением и ионизацией в анализе краев рака груди» . Труды Национальной академии наук . 111 (42): 15184–15189. Bibcode : 2014PNAS..11115184C . DOI : 10.1073 / pnas.1408129111 . ISSN 0027-8424 . PMC 4210338 . PMID 25246570 .   
  34. ^ Мерфи Р. К., Ханкин Дж. А., Баркли Р. М.; Ханкин; Баркли (декабрь 2008 г.). «Визуализация липидов с помощью масс-спектрометрии MALDI» . J. Lipid Res . 50 Suppl (Дополнение): S317–22. DOI : 10,1194 / jlr.R800051-JLR200 . PMC 2674737 . PMID 19050313 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  35. ^ а б Клозе, С; Сурма, Массачусетс .; Герл, MJ .; Meyenhofer, F; Шевченко, А; Саймонс, К. (апрель 2012 г.). «Гибкость эукариотического липидома - выводы из липидомики дрожжей» . PLOS ONE . 7 (4): e35063. Bibcode : 2012PLoSO ... 7E5063K . DOI : 10.1371 / journal.pone.0035063 . PMC 3329542 . PMID 22529973 .  
  36. ^ Липидный профиль линии клеток макрофагов мыши (LIPID MAPS)
  37. ^ Серхан CN, Джайн A, Марло S, Clish C, Kantarci A, Behbehani B, Colgan SP, Stahl GL, Merched A, Petasis NA, Chan L, Van Dyke TE; Джайн; Марло; Clish; Кантарчи; Бехбехани; Колган; Шталь; Merched; Петазис; Чан; Ван Дайк (декабрь 2003 г.). «Уменьшение воспаления и повреждения тканей у трансгенных кроликов, сверхэкспрессирующих 15-липоксигеназу и эндогенные противовоспалительные липидные медиаторы» . J. Immunol . 171 (12): 6856–65. DOI : 10.4049 / jimmunol.171.12.6856 . PMID 14662892 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  38. ^ Devaiah SP, Roth MR, Baughman E, Li M, Tamura P, Jeannotte R, Welti R, Wang X; Рот; Боумэн; Ли; Тамура; Жаннотта; Велти; Ван (сентябрь 2006 г.). «Количественное профилирование полярных видов глицеролипидов из органов арабидопсиса дикого типа и нокаут-мутанта фосфолипазы Dalpha1». Фитохимия . 67 (17): 1907–24. DOI : 10.1016 / j.phytochem.2006.06.005 . PMID 16843506 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  39. ^ Ejsing CS, Moehring T, Bahr U, Duchoslav E, Karas M, Simons K, Shevchenko A; Меринг; Bahr; Духослав; Карась; Саймонс; Шевченко (март 2006 г.). "Индуцированные столкновением пути диссоциации сфинголипидов дрожжей и их молекулярный профиль в общих экстрактах липидов: исследование квадрупольной TOF и масс-спектрометрии с линейной ионной ловушкой и орбитальной ловушкой". J. Mass Spectrom . 41 (3): 372–89. Bibcode : 2006JMSp ... 41..372E . DOI : 10.1002 / jms.997 . PMID 16498600 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  40. ^ Данне-Раше, Никлас; Коман, Кристина; Арендс, Роберт (2018). «Nano-LC / NSI MS уточняет липидомику за счет увеличения липидного покрытия, чувствительности измерения и линейного динамического диапазона». Аналитическая химия . 90 (13): 8093–8101. DOI : 10.1021 / acs.analchem.8b01275 . ISSN 1520-6882 . PMID 29792796 .  
  41. ^ Subramaniam S; Fahy E; Gupta S; Sud M; Бирнс RW; Коттер D; Динасарапу АР; Маурья MR (2011). «Биоинформатика и системная биология липидома» . Химические обзоры . 111 (10): 6452–6490. DOI : 10.1021 / cr200295k . PMC 3383319 . PMID 21939287 .  
  42. ^ Етукури Л., Катаямаа М., Медина-Гомес Г., Сеппянен-Лааксо Т., Видаль-Пуиг А., Оресич М.; Катаджамаа; Медина-Гомес; Сеппянен-Лааксо; Видаль-Пуиг; Оресич (2007). «Биоинформатические стратегии для липидомического анализа: характеристика стеатоза печени, связанного с ожирением» . BMC Syst Biol . 1 : 12. DOI : 10,1186 / 1752-0509-1-12 . PMC 1839890 . PMID 17408502 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  43. ^ Катаяма М, Миеттинен Дж, Оресич М; Миеттинен; Орешич (март 2006 г.). «MZmine: набор инструментов для обработки и визуализации данных молекулярного профиля на основе масс-спектрометрии» . Биоинформатика . 22 (5): 634–6. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btk039 . PMID 16403790 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  44. ^ ЦУГАВА, Hiroshi; Икеда, Казутака; Такахаши, Микико; Сато, Айя; Мори, Йошифуми; Учино, Харуки; Окахаши, Нобуюки; Ямада, Ютака; Тада, Иппута; Бонини, Паоло; Хигаси, Ясухиро (15.06.2020). «Атлас липидома в MS-DIAL 4» . Природа Биотехнологии . 38 (10): 1159–1163. DOI : 10.1038 / s41587-020-0531-2 . ISSN 1546-1696 . PMID 32541957 . S2CID 219691426 .   
  45. ^ Лутц U, Лутц RW, Лутц WK; Лутц; Лутц (июль 2006 г.). «Метаболическое профилирование глюкуронидов в моче человека с помощью LC-MS / MS и частичного дискриминантного анализа наименьших квадратов для классификации и предсказания пола». Анальный. Chem . 78 (13): 4564–71. DOI : 10.1021 / ac0522299 . PMID 16808466 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  46. ^ Окуда С, Ямада Т, Хамадзима М, Ито М, Катаяма Т, Борк П, Гото С, Канехиса М; Ямада; Хамадзима; Ито; Катаяма; Борк; Идти к; Канехиса (июль 2008 г.). «Картографирование KEGG Atlas для глобального анализа метаболических путей» . Nucleic Acids Res . 36 (выпуск веб-сервера): W423–6. DOI : 10.1093 / NAR / gkn282 . PMC 2447737 . PMID 18477636 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  47. ^ SphingoMAP
  48. ↑ Sud M, Fahy E, Cotter D, Brown A, Dennis EA, Glass CK, Merrill AH, Murphy RC, Raetz CR, Russell DW, Subramaniam S; Фахи; Шплинт; Коричневый; Деннис; Стекло; Merrill Jr; Мерфи; Раец; Рассел; Субраманиам (январь 2007 г.). «LMSD: база данных структуры LIPID MAPS» . Nucleic Acids Res . 35 (выпуск базы данных): D527–32. DOI : 10.1093 / NAR / gkl838 . PMC 1669719 . PMID 17098933 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  49. ^ Коттер Д., Маер А., Гуда С., Сондерс Б., Субраманиам С. Маер; Гуда; Сондерс; Субраманиам (январь 2006 г.). «LMPD: база данных протеома LIPID MAPS» . Nucleic Acids Res . 34 (Выпуск базы данных): D507–10. DOI : 10.1093 / NAR / gkj122 . PMC 1347484 . PMID 16381922 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  50. ^ Етукури Л., Экроос К., Видал-Пуч А., Оресик М.; Экроос; Видаль-Пуиг; Орешич (февраль 2008 г.). «Информатика и вычислительные стратегии для изучения липидов». Мол Биосист . 4 (2): 121–7. DOI : 10.1039 / b715468b . PMID 18213405 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

Внешние ссылки [ править ]

  • Консорциум LIPID MAPS