Summary

Метаболомики Анализ мозга крысы путем высокого разрешения ядерной магнитно-резонансной спектроскопии тканевых экстрактах

Published: September 21, 2014
doi:

Summary

The neurochemistry of mammalian brain is changed in many neurological and systemic diseases. Characteristic profiles of cerebral metabolites can be efficiently obtained based on crude extracts of brain tissue. To this end, high-resolution NMR spectroscopy is employed, enabling detailed quantitative analysis of metabolite concentrations (metabolomics).

Abstract

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics and proteomics have been complemented by comprehensive quantitative analysis of the metabolite pool present in biological systems. This strategy, termed metabolomics, strives to provide a global characterization of the small-molecule complement involved in metabolism. While the genome and the proteome define the tasks cells can perform, the metabolome is part of the actual phenotype. Among the methods currently used in metabolomics, spectroscopic techniques are of special interest because they allow one to simultaneously analyze a large number of metabolites without prior selection for specific biochemical pathways, thus enabling a broad unbiased approach. Here, an optimized experimental protocol for metabolomic analysis by high-resolution NMR spectroscopy is presented, which is the method of choice for efficient quantification of tissue metabolites. Important strengths of this method are (i) the use of crude extracts, without the need to purify the sample and/or separate metabolites; (ii) the intrinsically quantitative nature of NMR, permitting quantitation of all metabolites represented by an NMR spectrum with one reference compound only; and (iii) the nondestructive nature of NMR enabling repeated use of the same sample for multiple measurements. The dynamic range of metabolite concentrations that can be covered is considerable due to the linear response of NMR signals, although metabolites occurring at extremely low concentrations may be difficult to detect. For the least abundant compounds, the highly sensitive mass spectrometry method may be advantageous although this technique requires more intricate sample preparation and quantification procedures than NMR spectroscopy. We present here an NMR protocol adjusted to rat brain analysis; however, the same protocol can be applied to other tissues with minor modifications.

Introduction

Мышиные модели были использованы широко в исследовании мозга 1. Генотип-фенотипа были исследованы в мышей и крыс мозга при изучении генной экспрессии в РНК и / или уровней белка, с одной стороны, и морфологические, функциональные, электрофизиологические и / или поведенческие фенотипы с другой 2-6. Однако, чтобы полностью понять механизмы, связывающие фенотип генотипа, необходимо исследовать молекулярные события после экспрессии белка, т.е.. Метаболизм биохимических субстратов, на которых ферменты действуют 7. Это требование привело, в течение последних 10 до 15 лет, к возрождению метаболического исследования во многих отраслях биологии 8,9. В то время как классические метаболические исследования часто были сосредоточены на деталях конкретных путей, новый метаболомики подход ориентирован на всеохватывающей исследования глобального метаболического профиля ткани рассматриваемой.Одним из следствий этой концепции является очевидная потребность в аналитических инструментов, которые минимизируют уклон в сторону конкретных метаболических путей и / или классов соединений. Тем не менее, классические биохимические анализ основан на определенной химической реакции конкретного анализируемого вещества, которое должно быть указано до того, как анализ проводят. Напротив, спектроскопические методы, такие как ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и масс-спектрометрии (MS) (я) основаны на конкретных молекулярных (физических) свойств биохимических соединений, каждое из которых порождает одного или нескольких различных сигналов в спектре обнаружены в ходе одного эксперимента; и (II) обнаруживает большое количество различных соединений в эксперименте.

Таким образом, каждый спектр содержит комбинированную информацию целого ряда метаболитов. По этой причине, спектроскопические методы адекватные средства для метаболомики, а не до выбора не должно быть сделано в отношении природы аналита, подлежащего измерению 8 </suр>. Как следствие, эти методы, естественно, поддаются поисковых исследований, потому что они значительно облегчит обнаружение неожиданных метаболических изменений.

Хотя ЯМР-спектроскопии и масс могут быть использованы как взаимозаменяемые для анализа многих метаболитов, каждый метод обладает специфическими преимуществами и недостатками, которые недавно были рассмотрены 10. Вкратце, ЯМР-спектроскопии, как правило, могут быть выполнены из неочищенных экстрактов и не требует хроматографического разделения образцов соединений перед анализом. Напротив, MS работает с газовой или жидкостной хроматографии (ГХ или ЖХ) разделения, для конкретных недавних событиях, таких как изображения масс-спектрометрии исключением. В нескольких особых случаях, таких как анализ сахара, разделение LC может стать необходимостью для ЯМР-спектроскопии, а также, потому что резонансные линии различных сахаров значительно перекрываются в протон (1Н) спектров ЯМР. Тем не менее, 1 Н ЯМР-спектроскопии без CHRomatographic разделение остается самым популярным, почти повсеместно прикладное метод метаболомики ЯМР. Как правило, подготовка образца является более трудоемким и сложным для MS, чем для ЯМР-спектроскопии. Серьезные проблемы, связанные с матричных эффектов гораздо менее распространены в ЯМР-спектроскопии, чем в MS, где они могут привести к значительно ослабленных сигналов. Метаболит количественный может быть достигнуто при любом способе. Тем не менее, несколько стандартных соединений, необходимых для MS вследствие различий в матричных эффектов и эффективности ионизации между метаболитов. В противоположность этому, только один стандарт на образец необходим для ЯМР спектроскопического анализа, потому что при соответствующих условиях измерения, последний способ является внутренне количественные благодаря строго линейного отклика ЯМР на наблюдаемых ядер. Основным недостатком ЯМР является его относительно низкая чувствительность. MS, в частности LC-MS, является более чувствительным, чем ЯМР на несколько порядков; По этой причине, МС должна быть более предпочтительным, чем ЯМР дляАнализ соединений, возникающих при очень низких концентрациях. С другой стороны, неразрушающего характер эксперимента ЯМР является явным преимуществом по сравнению с МС; таким образом, ЯМР может быть выполнена повторно на том же образце, например, для разных ЯМР-активных ядер, таких как 1 H, фосфор-31 (31 P), углерод-13 (13С), фтор-19 (19 F) и т.д.., а материал не потребляется ЯМР, в отличие от измерений МС.

Оба ЯМР и МС могут быть использованы в различных режимах, каждый из которых является оптимальным для выявления соединений с конкретными химическими характеристиками. Например, 31 P ЯМР часто лучше подходит, чем 1 Н ЯМР для анализа умеренно концентрированных фосфорилированных соединений, хотя почти все фосфорилированные метаболиты также содержат протоны. Тем не менее, их сигналы 1Н ЯМР может маскироваться 1 сигналов ЯМР H от других, не фосфорилированными соединений, в то время как последнийочевидно, не вызывают фоновые сигналы в 31 спектров ЯМР Р. В аналоговой ситуации, 19-ЯМР-анализ F является предпочтительным для фторированных соединений, например, фторированных препаратов (не фоновых сигналов от эндогенных метаболитов), в то время как частный случай 13 С ЯМР представляет интерес почти исключительно, если судьба 13 С- меченые экзогенные метаболические предшественники должна быть дополнена, в связи с крайне низким естественным изобилием 13 С изотопом (около 1%). Многие масс-спектрометры работают в любом отрицательном режиме ионного или режиме положительных ионов. Таким образом, важно знать заранее, анализа ли ионы, которые должны соблюдаться отрицательно или положительно заряженные. Мы сосредоточимся на протокол для анализа мозговой ткани метаболом по 1 H и 31 P ЯМР-спектроскопии, потому что этот метод дает большое количество важных концентрации метаболитов при низкой стоимости в терминах (I) время, необходимое для пробоподготовки ай (II) усилие, необходимое для количественного определения метаболита. Все эксперименты могут быть выполнены с использованием оборудования стандартной влажной химической лаборатории и высокого разрешения ЯМР спектроскопии центр. Дополнительные требования описаны в разделе протокола ниже.

Protocol

ПРИМЕЧАНИЕ: ANIMAL ЭТИКА ЗАЯВЛЕНИЕ Исследования на животных на крысах в соответствии с руководящими действительные во Франции, и они были одобрены местным комитетом по этике (# 40.04, Университет Экс-Марсель медицинской школы, Марсель, Франция) по. 1 Сбор и замораживание моз…

Representative Results

Для получения наилучшего разрешения в метаболической спектров ЯМР головного мозга и других тканевых экстрактов, она уже давно распространенная практика, чтобы удалить или ионы маска металлические (что наиболее важно: парамагнитные ионы), присутствующие в экстракте решений. Это было д…

Discussion

ЯМР-спектроскопия является эффективным методом для измерения концентрации химических соединений в растворе в очень воспроизводимым и точным образом. Однако, чтобы получить качественную данные необходимо придерживаться определенных правил, связанных с подготовкой и анализ проб. При…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Support by Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS, UMR 6612 and 7339) is gratefully acknowledged.

Materials

Isoflurane Virbac Vetflurane Anesthetic for animals
Isoflurane vaporizer Ohmeda Isotec 3 Newer model available: Isotec 4
Scalpel, scissors, forceps, clamps Harvard Apparatus
Fisher Scientific
various
various
Surgical equipment for animals
Freeze-clamp tool homebuilt n/a Tong with aluminium plates, to be inserted
in liquid nitrogen for cooling
Dewar Nalgene 4150-4000
Liquid nitrogen Air Liquide n/a
Nitrogen gas Air Liquide n/a
Nitrogen evaporator Organomation Associates N-EVAP 111 Can be replaced by homebuilt device
Mortar Sigma-Aldrich Z247472
Pestle Sigma-Aldrich Z247510
Tissue homogenizer Kinematica Polytron With test tubes fitting homogenizer shaft
Electronic scale Sartorius n/a
Methanol Sigma-Aldrich M3641
Chloroform Sigma-Aldrich 366910
Glass centrifuge tubes Kimble 45500-15, 45500-30 Kimax 15-mL, 30-mL tube
Microcentrifuge tubes Kimble 45150-2 Kimax 2-mL tube; should replace "Eppen-dorf" tube if compatible with centrifuge rotor
polystyrene pipettes Costar Corning Stripettes 5 and 10-mL volumes
Deuterochloroform Sigma-Aldrich 431915 99.96 % deuterated
Deuterium oxide Sigma-Aldrich 423459 99.96 % deuterated
Deuterium chloride Alpha Aesar 42406 20 % in deuterium oxide
Sodium deuteroxide Sigma-Aldrich 164488 30 % in deuterium oxide
Lyophilizer Christ Alpha 1-2
Cold centrifuge Heraeus Megafuge 16R
pH meter Eutech Cybernetics Cyberscan
CDTA Sigma-Aldrich D0922
Cesium hydroxide Sigma-Aldrich 516988
NMR tubes Wilmad 528-PP
NMR stem coaxial insert Sigma-Aldrich Z278513 By Wilmad
NMR pipettes Sigma-Aldrich Z255688
Pipettes Eppendorf Research With tips for volumes from 0.5 to 1000 μL
Pipet-Aid Drummond XP
NMR spectrometer Bruker AVANCE 400 including probe and other accessories
NMR software Bruker TopSpin 1.3 newer version available: Topspin 3.2
Water-soluble standard compounds Sigma-Aldrich various
Phospholipid standard compounds Avanti Polar Lipids
Doosan Serdary
Sigma-Aldrich
various
various
various
 
Source for plasmalogens, but may be
< 70 – 80 % purity
Methylenediphosphonate Sigma-Aldrich M9508
TSP-d4 Sigma-Aldrich 269913

References

  1. Manger, P. R., et al. Is 21st century neuroscience too focused on the rat/mouse model of brain function and dysfunction. Front Neuroanat. 2, 5 (2008).
  2. Buxbaum, J. D., et al. Optimizing the phenotyping of rodent ASD models enrichment analysis of mouse and human neurobiological phenotypes associated with high-risk autism genes identifies morphological, electrophysiological, neurological, and behavioral features. Mol Autism. 3, 1 (2012).
  3. Papaioannou, V., Behringer, R. R. . Mouse Phenotypes A Handbook of Mutation Analysis. , (2004).
  4. Yu, F. H., et al. Reduced sodium current in GABAergic interneurons in a mouse model of severe myoclonic epilepsy in infancy. Nat Neurosci. 9, 1142-1149 (2006).
  5. Mallolas, J., et al. A polymorphism in the EAAT2 promoter is associated with higher glutamate concentrations and higher frequency of progressing stroke. The Journal of Experimental Medicine. 203, 711-717 (2006).
  6. Crusio, W. E., Sluyter, F., Gerlai, R. T., Pietropaolo, S. . Behavioral Genetics of the Mouse Genetics of Behavioral Phenotypes. Vol. 1, (2013).
  7. Viola, A., Saywell, V., Villard, L., Cozzone, P. J., Lutz, N. W. Metabolic fingerprints of altered brain growth, osmoregulation and neurotransmission in a Rett syndrome model. PLoS ONE. 2, e157 (2007).
  8. Lutz, N. W., Sweedler, J. V., Wevers, R. A. . Methodologies for Metabolomics. , (2013).
  9. Rabinowitz, J. D., Purdy, J. G., Vastag, L., Shenk, T., Koyuncu, E. Metabolomics in drug target discovery. Cold Spring Harb Symp Quant Biol. 76, 235-246 (2011).
  10. Wishart, D. S., Wevers, R. A., Lutz, N. W., Sweedler, J. V., et al. . Methodologies for Metabolomics. , (2013).
  11. Ponten, U., Ratcheson, R. A., Salford, L. G., Siesjo, B. K. Optimal freezing conditions for cerebral metabolites in rats. Journal of Neurochemistry. 21, 1127-1138 (1973).
  12. Henry, P. G., Oz, G., Provencher, S., Gruetter, R. Toward dynamic isotopomer analysis in the rat brain in vivo automatic quantitation of 13C NMR spectra using LCModel. NMR Biomed. 16, 400-412 (2003).
  13. Lutz, N. W., Cozzone, P. J. Multiparametric optimization of (31)P NMR spectroscopic analysis of phospholipids in crude tissue extracts 2 Line width and spectral resolution. Anal Chem. 82, 5441-5446 (2010).
  14. Lutz, N. W., Cozzone, P. J. Multiparametric optimization of (31)P NMR spectroscopic analysis of phospholipids in crude tissue extracts. 1. Chemical shift and signal separation. Anal Chem. 82, 5433-5440 (2010).
  15. Lutz, N. W., Cozzone, P. J., Lutz, N. W., Sweedler, J. V., Wevers, R. A. . Methodologies for Metabolomics. , (2013).
  16. Lutz, N. W., Fernandez, C., Pellissier, J. F., Cozzone, P. J., Beraud, E. Cerebral biochemical pathways in experimental autoimmune encephalomyelitis and adjuvant arthritis a comparative metabolomic study. PLoS ONE. 8, e56101 (2013).
  17. Lutz, N. W., Cozzone, P. J. Principles of multiparametric optimization for phospholipidomics by 31P NMR spectroscopy. Biophys Rev. 5, 295-304 (2013).
  18. Pearson, G. A. . Shimming an NMR magnet. , (1991).
  19. Lane, A. N., Fan, T. W. M., Higashi, R. M., Correia, J. J., Detrich, H. W. . Biophysical tools for biologists. Vol. 1, In vitro techniques, (2008).
  20. Peeling, J., Wong, D., Sutherland, G. R. Nuclear magnetic resonance study of regional metabolism after forebrain ischemia in rats. Stroke. 20, 633-640 (1989).
check_url/51829?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Lutz, N. W., Béraud, E., Cozzone, P. J. Metabolomic Analysis of Rat Brain by High Resolution Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy of Tissue Extracts. J. Vis. Exp. (91), e51829, doi:10.3791/51829 (2014).

View Video