Name: rapid high-throughput species identification of botanical material using direct analysis in real time high resolution mass spectrometry
Uploaded: 2016-10-02T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 14 s
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作者は感謝して研究アルバニーSUNY大統領の取り組み基金で大学や科学捜査とサイバーセキュリティ助成金、国立科学財団の助成金（グラント＃1310350）および国立研究所司法の助成金（助成金＃2015-DN-BX-で奨学金を認めますRAMへのK057）。我々はまた、植物材料の写真を撮るためにジャスティン・E.ギッフェンを認めます。

植物材料の調製<ol><li> Kratomフレッシュリーフ素材 <ol><li> M.からKratomリーフ材料の均一なchadsを作成するために、直径6mmの穴パンチを使用しますスペシオサ工場 。 5回繰り返します。 </li></ol></li><li> Kratomパウダー抽出 <ol><li>抽出のために1溶媒：1混合物を作成するためにエタノール5ml及び5mlの蒸留水を混合します。 </li><li> 1のEtOH：H 2 Oの混合溶媒1.5mlの微小管では、少量の1の1ミリリットルでKratomバリ粉末（〜5 mg）を一時停止します。 5回繰り返します。 </li><li>周囲温度で30分間、超音波浴中Kratomバリ粉末抽出サンプルを超音波処理します。 </li><li>周囲温度で750×gで2分間Kratomバリ粉末抽出サンプルを遠心。 </li><li>その後の分析のために残留粉末から溶媒をデカントします。 </li></ol></li><li> チョウセンアサガオの種子の準備 <ol><li> D.をスライスSTRAMカミソリの刃を使用して、横断面全体の半分にオニウムシード。 5種類の種を使用して繰り返します。 </li><li> D.について繰り返しinoxiaとD. feroxの種子。 </li></ol></li></ol>リアルタイムイオン源パラメータ2.直接分析<ol><li> ガスヒーター温度 <ol><li> 350°Cまでのイオン源のガスヒーターの温度を設定します。 </li></ol></li><li> イオンモード <ol><li> 250 V.のグリッド電圧を用いて陽イオンモードで分析を行います</li></ol></li><li> ヘリウムガス流量 <ol><li> 2.0 L /秒のヘリウムガスの流量を設定します。 </li></ol></li></ol> 3.飛行時間型質量分析計のパラメータ<ol><li> オリフィス電圧 <ol><li> 5 V〜20 Vとオリフィス2電圧にオリフィス1電圧を設定します。 </li></ol></li><li> リングレンズとピーク電圧 <ol><li> 5個の環レンズ電圧を調整Vは600 Vにピーク電圧を変更して</li></ol></li><li> マススペクトル取得 <ol><li> m / z 60から800までの質量範囲にわたって毎秒1スペクトルとマススペクトル取得率を設定します。 </li></ol></li><li> 質量分析計解像力 <ol><li> 6000 FWHM質量分析計の分解能を設定します。 </li></ol></li></ol>植物材料の4分析<ol><li> Kratomリーフの分析 <ol><li>質量分析計の制御ソフトウェアで押して &quot;スタートファイル名を指定して実行」。スペクトルが得られるまでピンセットでイオン源と質量分析計の入口（入口から約2cm）間の植物材料のチャドを一時停止します。植物材料の別々のchadsで5回繰り返します。 </li><li>ポリエチレングリコール600（PEG）でスペクトルを調整します。 <ol><li> PEG標準に融点キャピラリーチューブの閉鎖端を浸し。 betwコーティングされたキャピラリーを一時停止イオン源と質量分析計入口EEN。 </li></ol></li><li> PEG標準を分析した後、分析の実行を終了するには「停止」ボタンを選択します。 </li><li>質量分析計の制御ソフトウェアで押して &quot;スタートファイル名を指定して実行」。スペクトルが得られるまで、ピンセットを用いて、イオン源と質量分析計の入口との間乾燥させた葉材料の少量をサスペンド。新しい植物材料を毎回分析し、5回繰り返します。 </li><li> PEGでスペクトルを調整します。 <ol><li> PEGの標準への毛細血管の閉鎖端を浸し。イオン源と質量分析計の入口との間のコーティングされたキャピラリーを一時停止します。 </li></ol></li><li> PEG標準を分析した後、分析の実行を終了するには「停止」ボタンを選択します。 </li></ol></li><li> Kratomパウダーの分析 <ol><li>質量分析計の制御ソフトウェアで押して &quot;スタートファイル名を指定して実行」。 Kratomの粉末に融点毛細血管の閉鎖端を浸し。 </li><li> Suspenイオン源と質量分析計の入口との間のDコーティングされたキャピラリースペクトルが得られるまで。毎回新しい毛細血管と分析を5回繰り返します。 </li><li> PEGでスペクトルを調整します。 <ol><li> PEGの標準への毛細血管の閉鎖端を浸し。イオン源と質量分析計の入口との間のコーティングされたキャピラリーを一時停止します。 </li></ol></li><li> PEG標準を分析した後、分析の実行を終了するには「停止」ボタンを選択します。 </li></ol></li><li> Kratom抽出物の分析 <ol><li>抽出液に毛細管の閉鎖端を浸します。 </li><li>質量分析計に取り付けられたリニアレール上に12サンプルホルダーに毛細管を一時停止します。別の抽出物で毎回5回繰り返します。 </li><li>質量分析計の制御ソフトウェアで押して &quot;スタートファイル名を指定して実行」。コントロールパネルを使用して、1ミリメートル/秒の速度でイオン流を介してリニアレールを進めるために、「&gt;」ボタンを選択しますスペクトルを収集します。 </li><li> PEGでスペクトルを調整します。 <ol><li> PEGの標準への毛細血管の閉鎖端を浸し。イオン源と質量分析計の入口との間のコーティングされたキャピラリーを一時停止します。 </li></ol></li><li> PEG標準を分析した後、分析の実行を終了するには「停止」ボタンを選択します。 </li></ol></li><li> チョウセンアサガオの種子の分析 <ol><li>質量分析計の制御ソフトウェアで押して &quot;スタートファイル名を指定して実行」。スペクトルが収集されるまで、ピンセットでイオン源と質量分析計の入口との間のチョウセンアサガオの種子の半分を一時停止します。カット側は、イオン源に面するように配向されていることを確認してください。新しいシードを半分たびに分析、5回繰り返します。 </li><li> PEGでスペクトルを調整します。 <ol><li> PEGの標準への毛細血管の閉鎖端を浸し。イオン源と質量分析計の入口との間のコーティングされたキャピラリーを一時停止します。 </li></ol></li><li> PEG標準を分析した後、分析の実行を終了するには「停止」ボタンを選択します。 </li><li>各チョウセンアサガオの種のための手順を繰り返し4.4.1-4.4.3。 </li></ol></li></ol> 5.データ処理<ol><li> データファイルの翻訳 <ol><li>データ処理ソフトウェアでは、[ファイル]、較正されたデータファイルを作成するには、オン「自動校正」と「DARTファイルを翻訳」。 </li><li>左クリックし、クロマトグラムで最初のピークの周りにボックスをドラッグして、平均スペクトルを作成するために「平均」を選択します。 </li><li>右クリックして、何のサンプルが収集されなかった領域の周囲にボックスをドラッグして、平均スペクトルからバックグラウンドを減算する「背景として平均全体ボックス」を選択します。 </li><li> .txtファイルとしてマススペクトルを保存します。 </li><li>手順を繰り返して、5.1.1-5.1.4、それぞれがファイルに複製するためのクロマトグラムの各ピークは平均スペクトルを作成するために。 </li><li>収集された各ファイルに対して手順を繰り返し5.1.2-5.1.5。 </li></オール&gt; </li></ol> 6.統計解析<ol><li> 主成分分析 <ol><li>スペクトル解析ソフトウェアの分類のセクションでは、「クラスの追加」を選択することにより、データ処理のためのクラスを作成し、「設定」タブの下で、（材料のリストを参照してください）。 </li><li> 「ファイル（複数可）を追加」を選択することで、データのテキストファイルをインポートします。 </li><li>テキストファイルを選択することにより、植物の適切なクラスへのデータファイルを割り当てて、「選択したファイルのためのクラスを設定します」。 </li><li> 1％のトレーニングセットからMSからの差別や設定しきい値％のための選択機能の塊。 </li><li> 10に質量公差（MMU）を設定し、「データファイルからベクトルを構築する」を選択します。 </li><li> 「計算」セクションでは、3D PCAグラフのためのチェックボックスをオンにして、主成分分析を行い、「計算する」を選択します。 </li><li>選択することで、リーブワンアウトクロスバリデーションを実行し、「検証を（SLOW！）。 &quot; </li></ol></li><li><stronグラム&gt;ヒートマップを生成します<ol><li>スペクトル解析ソフトの周波数プロット]タブでは、選択して、データのヒートマップを生成する「ヒートマップ」を</li><li> 1％まで豊富なしきい値を設定するには、「しきい値保存されたデータ」を選択します。 </li><li>選択してスプレッドシートにヒートマップのエクスポート &quot;Excelに保存ヒートマップを。」 </li><li>スプレッドシートプログラムでは、.txtファイルとしてエクスポートヒートマップを保存します。 </li></ol></li><li> 階層的クラスタリング分析 <ol><li> Cluster 3.0のソフトウェアに.txtファイルとしてヒートマップをインポートします。 </li><li>クラスタ3.0の階層]タブでは、遺伝子とアレイの下、ボックス「クラスタ」と「計算の重み」をご確認ください。 0.1でのカットオフを設定し、分析を実行するために、単一の結合クラスタリングを選択1に指数部。 </li><li> Javaのツリービューで生成された.cdtデータファイルを表示します。 </li></ol></li></ol>

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The authors have no disclosures.

虐待の植物系薬剤を同定する能力が原因で予定外の向精神物質の劇的なマーケティング、販売の上昇や消費への必要性を増している。植物材料の同定のための2伝統的な方法は、通常の分析と相まって身体的特徴の特性を伴いますハイフネーションされたクロマトグラフィー - 質量分析法により化学成分。しかし、これらのアプローチ合理化分析に存在する課題の両方。植物は、乾燥粉砕または製造工程中に抽出し、そのようなものとして、単独で物理的特徴に基づいて、別の植物ベースの精神製品の種類を区別することはしばしば困難である場合、植物の物理的特徴は、多くの場合、破壊される。23分析によるクロマトグラフ - 質量分析法は、植物マトリックス中の精神化合物の同定を可能にすることができるが、試料調製及び方法の開発は、時間AでありますND資源集約し、各クラスまたは乱用の植物ベースの薬剤の種のための新しいプロトコルの作成は、多くの法医学化学研究所では非現実的です。 このような葉、粉末、抽出物や種子などの複雑なマトリックスは少し試料調製と分析することができるようにリアルタイム・高分解能質量分析での直接分析は、これらの課題のいくつかを回避します。ここでサンプリングされた材料の複雑なマトリックスにもかかわらず、精神成分が原因で、質量分析計の高感度に、21でもナノグラム濃度で、容易に識別可能でした。 、種子、葉粉末を容易に実時間の高分解能質量分析で直接分析によって分析されることが実証された、および材料の他の様々なタイプのも、TLCプレート、通貨、錠剤、花など、同様にサンプリングすることができます固相マイクロ抽出（SPME）繊維、さらには昆虫puparialケーシング。正確な質量ANAを通して21-22溶解、元素組成の決意及びアイソトープマッチング、バイオマーカーおよび関心対象の化合物にかかわらず、化合物は、葉に含まれているかどうかの、TLCプレート上にスポットまたは毛細管上にコーティングされた、同定することができます。 実験を実験から変更する必要が非常にいくつかのパラメータが存在するようにリアルタイム高分解能質量分析法で直接分析を合理化分析のために使用することができます。分析は、正イオンまたは負イオンモードで行うことができ、最大3,000原子質量単位の分子は、いずれの場合も検出することができます。正イオンモードのイオン化は、活性化された水クラスタからのプロトン移動によって発生21および水よりも高いプロトン親和性を有する任意の化合物がイオン化されます。ここでは、正イオンモードがあるため、それらを容易にプロトン化によってイオン化させるアルカロイドの高いプロトン親和性を使用しました。負イオンモードでの分析は、ハイドロの成功を検出するために使用することができますアドオン21、爆発物27とによりプロトン移動のイオン化法及び多価イオン、リアルタイム・高分解能質量で直接分析を生成することができないことに、このようなマラリア薬でアーテスネート。28のような有機酸（O 2付加物など）分析は、主に最大3000 AMUの小分子の分析に限定されています。 イオン化モード以外の、イオン源の温度は重要なパラメータであり、適切な温度は、主に、サンプルが分析さに依存します。例えば、それは、より高い温度（〜500℃）脱離のためにアミノ酸分析のために使用されるべきであるが、繊維上にコーティング材料の破壊を防止するために、SPME繊維分析のために、より低い温度（〜250℃）を使用することが重要であり、かつその後のイオン化。これはアルカロイドとと利益の他の化合物のイオン化を可能にするようにここでは、植物材料の分析は、350℃で実施しました植物マトリックス中の化合物の熱分解を引き起こしアウト。 リアルタイム高分解能質量分析法で直接分析は、正確な質量に基づいて、植物材料の精神活性成分の同定、元素組成の決意とアイソトープ・マッチングを可能にするだけでなく、使用した種の同定のために利用することができる独特の化学フィンガープリントを生成しますさらに小さいデータセットで再現性の高い結果と多変量統計解析、。多変量統計解析は、本方法の汎用性と再現性を展示、木材、puparialケーシング、種子、葉材料、およびバイオディーゼルfuelstocksに由来するものを含む、リアルタイム高分解能質量分析データに直接分析の広範囲に適用されています。リアルタイム高分解能質量分析で直接分析の22-26高スループット能力は、質量SPECTR大量の取得を可能にしますアル短時間でデータ、および統計分析のために必要な反復の数が多い簡単に、この方法を使用して取得されます。 チョウセンアサガオとKratomのリアルタイム・高分解能質量分析質量スペクトルデータセットの直接分析は、全時間の投資の時間未満で収集した100以上の個々のスペクトルで構成されていました。 30分間のオーブン温度プログラムを用いてGC-MSを用いたスペクトルの同じ数を得るために、抽出または誘導体化などのサンプル調製手順のための追加時間を考慮することなく、約50時間を要するであろう。 主成分分析は、選択された特徴の塊の存在および強度に基づいて植物の物質のセット間の変化を強調するために使用することができます。統計解析処理は、種の同定、並びに品種の情報を提供します。このような階層的クラスタリング分析（HCA）のような統計分析の他の方法もあることができます特徴塊の事前選択なしに適用されます。包括的な化学指紋のHCAの結果は、教師なし統計分析が正常に乱用の植物性薬物の種同定のために適用することができることを示す。25 リアルタイム高分解能質量分析で直接分析によって法医学植物材料の種類の判別は、向精神性化合物とソフトイオン化質量スペクトルにおける他のバイオマーカーの同定、および多変量統計解析のアプリケーションを使用して実証されました。統計分析の2つのタイプのアプリケーションは、明らかではないだけで乱用の植物系薬剤のクラスを識別することができるだけでなく、その多様性と薬物が直接分析によって観察独特の化学フィンガープリントに基づいて決定することができる前記の種リアルタイム高分解能質量分析。ここに提示された方法は、MIの迅速、ハイスループット同定を可能に従来の分析方法で遭遇する課題を回避し、特性評価および時間なし精神植物材料を特定し、集中的な方法の開発を資源する手段を法医学研究室を提供していた方法で物質をND-変えます。このプロトコルは、他の植物由来の材料の種々の種分化に拡張することができる。22-26

千年のために、精神天然物は、シャーマンの儀式で使用されてきた彼らの心を変化させるの属性に虐待され、その薬効成分のために消費します。これらの植物および関連植物系物質の摂取は、彼らが流行している、と彼らは社会的、経済的な重要性を持っている分野で重要になります。しかし、最近のインターネット商取引を通じ、アクセシビリティの容易さのために、これらの &quot;自然な&quot;薬の使用が劇的に上昇がありました。虐待や合成物質のより伝統的な薬物の所持や使用上の増加取り締まりに結合されたこれらの物質は使用しても安全であるという認識は、植物系薬物の乱用にスパイクに貢献してきました。それは、これらの製品と無害な植物材料を区別するために可視化することにより一般的に困難であり、したがって、これらの製品を識別に使用することができる方法を開発することに関心があります。植物のためしかし、従来の分析方法種の同定には、時間がかかり、実行することが非実用的です。また、方法の開発プロセスは、時間及び資源集約的です。これらの要因は、法律のクラフトは、これらの物質の使用を抑制するために作ったこれまで彼らの乱用でエスカレーションの速度に後れを取ります。したがって、これらの自然psychoactivesの多くの生産、製造、販売、消費を調節し、そのようなものとして、異なる形式の何千人ものユーザーに利用可能な虐待の植物の何百もあるいくつかの法律があります。1,2 虐待の二つのような植物系薬剤は、 チョウセンアサガオ属 、すなわちDからMitragyna一般的にKratomとして知られているスペシオサ、および植物であります朝鮮朝顔、D. feroxとD. inoxia。Kratomとチョウセンアサガオは、米国で予定外ですが、麻薬取締は懸念の薬の両方としてリストされています。3,4 Kratomは精神化合物が存在することを特徴とするmitragynineND 7-hydroxymitragynine、ならびにmitraphylline、paynantheine、corynoxeine、およびrhynchophyllineを含む他の非精神アルカロイド。 チョウセンアサガオ属の4-8精神的特性。アトロピン及びスコポラミンに起因しているが、他のトロパンアルカロイドの様々な植物で同定されている。9月12日 Kratomとチョウセンアサガオの両方が中毒や死亡事故に関与していると、その識別が両方法医学および毒物学的な文脈でますます必要である、などこれらの製品の乱用が増加している。13-16 大規模な、そのような色試験、顕微鏡検査、およびラマン及び赤外分光法などの法医学薬物物質の分析に使用される伝統的な方法は、ルール内の/ルールアウト推定容量で使用されています。このようなGC-MS及び液体クロマトグラフィー - 質量分析（LC-MS）などのハイフンの技術は、検出された検体のプロファイルの比較に基づいて、確認分析法であります押収医薬品の分析（SWGDRUG）ライブラリ規格に関する科学ワーキンググループに17粉砕、抽出、誘導体化および蒸発などの分析前に行われているサンプル処理工程は、実行時に時間を追加して、サンプルを混ぜ物ができ、9,11 、コカインやヘロインなどの虐待の他の伝統的な薬のそれに比べて単純明快未満の植物薬の18,19作り分析。また、個々のクロマトグラフィー・プログラムは、それぞれの種または日常ケースワークのための非常に非現実的虐待の植物ベースの薬剤の様々な標準的な動作プロトコルの実装を行い、目的のすべての製品のために開発する必要があります。 リアルタイム高分解能質量分析で直接分析は、従来の分析方法に関連する課題のいくつかを回避する周囲のイオン化質量分析技術です。気体、液体、固体、粉末、TLCプレートおよび植物母校IALはすべてリアルタイム高分解能質量分析で直接分析を用いて直接分析することができ、極性および非極性化合物の両方を容易に複雑なマトリックス中で検出することができる。20-22。さらに、研究は、精神活性化合物を迅速に同定することができることを示していますリアルタイム高分解能質量分析で直接分析、及び種特異的情報による植物材料は、質量スペクトルデータの統計処理から収集することができる。22-26 ここでは、実時間の高分解能質量分析で直接分析を迅速に精神活性成分のための様々な植物材料（ すなわち、植物、粉末、抽出物および種子）を評価するために使用され得ることを実証し、そのplant-の種および変種派生した製品は、迅速かつハイスループットな方法で決定することができます。サンプル調製手順や長いクロマトグラフを必要とすることなく、フォレンジック関連する植物材料の分析植物種の同定に加えて、分析の実行時間は、報告されています。

<table><tbody><tr><td>AccuTOF Mass Spectrometer</td><td>JEOL USA, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DART-SVP Ion Source</td><td>IonSense, Inc.</td><td>DART-SVP</td><td></td></tr><tr><td>Linear Rail System</td><td>IonSense, Inc.</td><td>HW-10029</td><td></td></tr><tr><td>Hole puncher (6 mm)</td><td>Swingline</td><td>A7074005</td><td></td></tr><tr><td>One-Pint Compact Ultrasonic Cleaner</td><td>Cole-Palmer</td><td>EQ-08849-00</td><td></td></tr><tr><td>1.5 ml Eppendorf Microcentrifuge tubes</td><td>Fisher Scientific</td><td>02-682-550</td><td></td></tr><tr><td>AccuSpin Micro 17R Centrifuge</td><td>Fisher Scientific</td><td>13-100676</td><td></td></tr><tr><td>#9 Stainless Steel Razor blade</td><td>Stanley</td><td>11-515</td><td></td></tr><tr><td>Dip-it Tip Holder</td><td>IonSense, Inc.</td><td>SCT-70003</td><td></td></tr><tr><td>Dip-it Tips</td><td>IonSense, Inc.</td><td>DPT-110</td><td></td></tr><tr><td>Melting Point Capillary</td><td>Krackeler Scientific</td><td>1-9530-3</td><td></td></tr><tr><td>Polyethylene glycol (600)</td><td>Sigma Aldrich</td><td>81180</td><td></td></tr><tr><td>Rifat Kratom Live Plant</td><td>World Seed Supply Kratom Collection</td><td>LIVEKRATOMPLANT</td><td></td></tr><tr><td>Bali Kratom Dried Leaf</td><td>The Kratom King</td><td>OZKRAPCOM</td><td></td></tr><tr><td>Bali Kratom Powder</td><td>The Kratom King</td><td>OZKRAPCOMPOW</td><td></td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Datura stramonium&lt;/em&gt; seeds</td><td>Horizon Herbs LLC</td><td>PDATUJ</td><td></td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Datura inoxia&lt;/em&gt; seeds</td><td>Horizon Herbs LLC</td><td>PDATUM</td><td></td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Datura ferox&lt;/em&gt; seeds</td><td>Georgia Vines</td><td>255/737</td><td></td></tr><tr><td>Ethanol, anhydrous</td><td>Krackeler Scientific</td><td>1328-E402-4L</td><td></td></tr><tr><td>Mass Mountaineer Spectral Analysis Software</td><td>mass-spec-software.com</td><td>MM-20030-PCA-DVD</td><td></td></tr><tr><td>TSSPro3 Data Processing/Data Reduction Software</td><td>Shrader Labs</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cluster 3.0</td><td>http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm</td><td>Open Source Software</td><td></td></tr><tr><td>Java Treeview</td><td>http://jtreeview.sourceforge.net/</td><td></td><td>Open Source Software</td></tr></tbody></table>

rapid high-throughput species identification of botanical material using direct analysis in real time high resolution mass spectrometry

我々は、実時間の高分解能質量分析で直接分析は、植物材料の質量スペクトルプロファイルを生成するために使用され得ることを実証し、これらの化学フィンガープリントは、植物種の同定に使用することができます。質量スペクトルデータは、サンプル抽出、誘導体化またはpH調整工程を必要とせずに、迅速かつハイスループットな方法で取得することができます。この技術の使用は、長いクロマトグラフィー分析時間とリソースを消費する方法を含む、より多くの従来の技法によって提示された課題をバイパスします。データの多変量統計解析処理と結合リアルタイム高分解能質量分析プロトコルで直接分析のハイスループット能力は、植物だけでなく、クラスの特徴付けを提供するだけでなく、種および品種の情報を得ます。ここで、技術は2精神植物製品、Mitragynaスペシオサ （Kratom）とチョウセンアサガオで実証されています質量スペクトルデータの統計分析処理に続くリアルタイム高分解能質量分析で直接分析に供した（Jimsonweed）。タンデムでのこれらのツールの適用は、急速に多様性と種のレベルで識別される植物材料を可能にしました。

Kratom製品とチョウセンアサガオ種子の実時間の高分解能質量分析データにおける代表ソフトイオン化ポジティブイオンモードの直接分析は、 図2及び図 3に示されています。以前M.から分離された種々の化合物mitragynine（C 23 H 30 N 2 O 4 + H +、 のm / z 399.2284）と7-hydroxymitragynine（C 23 H 30 N 2 O 5 + H +、 のm / z 415.2233）は、4つのすべてで検出されたを含むスペシオサ 、サンプルと対応する質量測定データを表1に示す。4-8代表チョウセンアサガオデータは、 図3に示されているアトロピン（C 17 H 23 NO 3 + H +、 のm / z 290.1756）とスコポラミン（C 17を含む署名バイオマーカーH 21 NO 4 + H + </sup&gt; のm / z 304.1549）は、3つの種で検出されました。 図3に関連した質量測定データを表2に示す。9-12、化合物の同一性は、文献の報告に元素組成の決意、同位体のマッチング、および比較を通じて確認した。23-24 提示されたデータは、植物ベースの2つのクラスの薬物を区別するために、主成分分析（PCA）を使用したKratomとチョウセンアサガオの実時間の高分解能質量分析スペクトルで直接分析のヒートマップのレンダリングは、 図4に示されています。虐待（ 図5）。 PCAプロットは、 チョウセンアサガオデータを表すKratomデータと赤四角形を表す青色の円で、（ 表3に記載）10機能質量を用いて構築しました。選択された特徴塊が中に存在する様々なアルカロイドに対応しましたチョウセンアサガオやMitragyna属、精神化合物のアトロピン、スコポラミン、mitragynineおよび7-hydroxymitragynine含む。23-24 3つの主成分は分散の75.26パーセントを占め、残す-1をアウト交差検証（LOOCV）は100％でした。 PCAプロットは明らかにKratomデータとチョウセンアサガオのデータが十分に互いから分離されていることを示しています。 PCA分析はまた、 チョウセンアサガオのKratomの個々の品種と異なる種が同定され、互いに（ 図6）と区別することができたことを明らかにしました。 LOOCVは分散の75.26パーセントをカバーする3つの主成分と94.29パーセントでした。彼らは種Mに属することを示す一緒にクラスター（赤四角で青丸とリファットでバリ島）Kratomの2品種、 スペシオサが、彼らは別の品種を表していることを実証し、互いから分離されています。また、 チョウセンアサガオの種群を一緒とM.から分離SPeciosaデータは、しかし、 チョウセンアサガオ （緑の三角形中のD. inoxia、ピンクの広場やターコイズ界でのD. feroxでD.の朝鮮朝顔 ）の個々の種のそれぞれが明確に区別されています。 D.ためのデータ点にもかかわらず朝鮮朝顔が外れ値であることが表示されて、種子が正しくDとして分類されています朝鮮朝顔とないD. PCAを使用。最も重要なのは、Dとの間のシード色の違いをinoxia 朝鮮朝顔とD. inoxiaは、それらが異なる種であり、問題のデータポイントはD.ことができないことを確認しinoxia。 階層的クラスタリング（ 図7）を特徴塊の事前選択なしに行きました。代わりに、 のm / z 60から800までの質量範囲にわたるスペクトルデータセットのグループ全体は、オープンソースのゲノムクラスタリングソフトウェアにインポートし、このデータをフィーチャーした樹形図を作製しました。結果OFのHCAはまた、単独でのリアルタイム・高分解能質量分析得られたデータに直接分析に基づいて、クラス、種および様々な分化を明らかにし、PCA分析のものを確認しました。虐待、Kratomとチョウセンアサガオの植物ベースの2つのクラスの薬物は、樹状図の個々のクレードに分けました。また、Kratomのリファットとバリの品種は、各Kratomクラス内の個々のサブクレードに分離しました。同様に、D. inoxia、D. feroxとD.朝鮮朝顔は チョウセンアサガオクラス内の種によって、自分のクレードに解決されました。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig1.jpg" /> M.の 1. イメージ図 スペシオサ （Kratom）製品やチョウセンアサガオ属 の種 ：バリ島Kratom乾燥葉と、b：バリKratom粉末; C：リファットKratomライブ植物。 <strong&gt; D：D.朝鮮朝顔の種; E：D. inoxia種子 ; F：D. feroxの種子。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig2.jpg" /> Mの実時間の高分解能質量分析正イオンスペクトルの 図2 の直接分析スペシオサ （Kratom）製品 ：リファット新鮮な葉と、b：バリ乾燥葉; C：バリ島粉末と、d：バリ島粉末エキス。これらのスペクトルに関連した質量測定データを表1に示す。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig3.jpg" /> チョウセンアサガオ属の 実時間の高分解能 質量分析正イオンスペクトル の図3の直接分析 。種子：D. feroxと、b：D. inoxia; C：D.朝鮮朝顔。これらのスペクトルに関連する質量測定データは表2に示す。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig4.jpg" /> 図Kratomとチョウセンアサガオ植物材料の実時間の高分解能質量分析スペクトルで直接分析の4ヒートマップレンダリングこんにちはGHの強度ピークは暗赤色で示され、低い強度のピークは軽い色合いに示されている。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig5.jpg" /> Kratomとチョウセンアサガオ製品の図5主成分分析（PCA）のプロットは、3つの主成分（PCは）変化の75.26パーセントを占めています。リアルタイム高分解能質量分析由来のデータで直接分析を使用して構築 、およびリーブワン交差検証（LOOCV）うち100％でした。 PCAに用いる特徴塊を表3に示す。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> リアルタイム高分解能質量分析データに直接分析を用い Kratomと チョウセンアサガオ 製品 の 図6 主成分分析（PCA）のプロット 。クラスの割り当ては、植物の様々な材料（Kratom）または種（ チョウセンアサガオ ）に基づいていました。 3つの主成分（PC）は変動の75.26パーセントを占め、リーブワンアウト交差検証（LOOCV）94.29パーセントでした。 PCAに用いる特徴塊を表3に示す。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図7" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig7.jpg" /> 図7.階層的クラスタリング結果は、実際のTIで直接分析を用いて得られましたKratomとチョウセンアサガオ植物材料の分析から、私の高分解能質量分析由来のデータ。植物の2クラスが明らかに（それぞれ、Kratomとチョウセンアサガオの青と赤の括弧内に示す）樹状図に二つの別個の枝に分かれています。 チョウセンアサガオの種子種はまた、互いから解決されている（緑色で示され、ターコイズ、ピンクはそれぞれD. inoxia、D. ferox、およびDの朝鮮朝顔のボックスを破線）。 Kratomの植物材料は、様々な方法によって分離されている（リファット、バリ、それぞれのための破線の赤と青のボックスに示されている）。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="表1" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl1.jpg" /> 表 Kratomのproduのソフトイオン化スペクトルに関連した1質量測定データ図2に示すCTS。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197tbl1large.jpg" target="_blank">この表の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="表2" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl2.jpg" /> 図3に示すチョウセンアサガオの種のソフトイオン化スペクトルに関連付けられた表2質量測定データ。 <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54197/54197tbl2large.jpg" target="_blank">この表の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="表3" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl3.jpg" /> 図5及び図6に示すKratomとチョウセンアサガオ製品の主成分分析プロットのために使用される表3機能の塊。

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Rapid High-throughput Species Identification of Botanical Material Using Direct Analysis in Real Time High Resolution Mass Spectrometry

リアルタイム高分解能質量分析および多変量統計解析で直接分析による植物材料の種の同定のための方法が提供されます。

リアルタイム高分解能質量分析法で直接分析を用いた植物材料の急速なハイスループット種の同定

We demonstrate that direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry can be used to produce mass spectral profiles of botanical material, ...

rapid-high-throughput-species-identification-botanical-material-using

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Chemistry

11.5K ビュー.  University at Albany-SUNY. リアルタイム高分解能質量分析および多変量統計解析で直接分析による植物材料の種の同定のための方法が提供されます。 

ビデオ: Rapid High-throughput Species Identification of Botanical Material Using Direct Analysis in Real Time High Resolution Mass Spectrometry

Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry (UPLC-HRMS)

Here we present a workflow to analyze the metabolic profiles for biological samples of interest including; cells, serum, or tissue. The sample is first separated into polar and non-polar fractions by a liquid-liquid phase extraction, and partially purified to facilitate downstream analysis. Both aqueous (polar metabolites) and organic (non-polar metabolites) phases of the initial extraction are processed to survey a broad range of metabolites. Metabolites are separated by different liquid chromatography methods based upon their partition properties. In this method, we present microflow ultra-performance (UP)LC methods, but the protocol is scalable to higher flows and lower pressures. Introduction into the mass spectrometer can be through either general or compound optimized source conditions. Detection of a broad range of ions is carried out in full scan mode in both positive and negative mode over a broad m/z range using high resolution on a recently calibrated instrument. Label-free differential analysis is carried out on bioinformatics platforms. Applications of this approach include metabolic pathway screening, biomarker discovery, and drug development.

Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry UPLC-HRMS

Untargeted metabolomics provides a hypothesis generating snapshot of a metabolic profile. This protocol will demonstrate the extraction and analysis of metabolites from cells, serum, or tissue. A range of metabolites are surveyed using liquid-liquid phase extraction, microflow ultraperformance liquid chromatography/high-resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) coupled to differential analysis software.

ウルトラパフォーマンス液体クロマトグラフィー - 高分解能質量分析（UPLC-HRMS）を使用した生物源から非標的メタボロミクス

Here we present a workflow to analyze the metabolic profiles for biological samples of interest including; cells, serum, or tissue. The sample is first ...

化学

Robust DNA Isolation and High-throughput Sequencing Library Construction for Herbarium Specimens

Herbaria are an invaluable source of plant material that can be used in a variety of biological studies. The use of herbarium specimens is associated with a number of challenges including sample preservation quality, degraded DNA, and destructive sampling of rare specimens. In order to more effectively use herbarium material in large sequencing projects, a dependable and scalable method of DNA isolation and library preparation is needed. This paper demonstrates a robust, beginning-to-end protocol for DNA isolation and high-throughput library construction from herbarium specimens that does not require modification for individual samples. This protocol is tailored for low quality dried plant material and takes advantage of existing methods by optimizing tissue grinding, modifying library size selection, and introducing an optional reamplification step for low yield libraries. Reamplification of low yield DNA libraries can rescue samples derived from irreplaceable and potentially valuable herbarium specimens, negating the need for additional destructive sampling and without introducing discernible sequencing bias for common phylogenetic applications. The protocol has been tested on hundreds of grass species, but is expected to be adaptable for use in other plant lineages after verification. This protocol can be limited by extremely degraded DNA, where fragments do not exist in the desired size range, and by secondary metabolites present in some plant material that inhibit clean DNA isolation. Overall, this protocol introduces a fast and comprehensive method that allows for DNA isolation and library preparation of 24 samples in less than 13 h, with only 8 h of active hands-on time with minimal modifications.

This article demonstrates a detailed protocol for DNA isolation and high-throughput sequencing library construction from herbarium material including rescue of exceptionally poor-quality DNA.

堅牢な DNA の隔離および標本の高スループット シーケンス ライブラリーの構築

Herbaria are an invaluable source of plant material that can be used in a variety of biological studies. The use of herbarium specimens is associated with ...

遺伝学

PTR-ToF-MS Coupled with an Automated Sampling System and Tailored Data Analysis for Food Studies: Bioprocess Monitoring, Screening and Nose-space Analysis

Proton Transfer Reaction (PTR), combined with a Time-of-Flight (ToF) Mass Spectrometer (MS) is an analytical approach based on chemical ionization that belongs to the Direct-Injection Mass Spectrometric (DIMS) technologies. These techniques allow the rapid determination of volatile organic compounds (VOCs), assuring high sensitivity and accuracy. In general, PTR-MS requires neither sample preparation nor sample destruction, allowing real time and non-invasive analysis of samples. PTR-MS are exploited in many fields, from environmental and atmospheric chemistry to medical and biological sciences. More recently, we developed a methodology based on coupling PTR-ToF-MS with an automated sampler and tailored data analysis tools, to increase the degree of automation and, consequently, to enhance the potential of the technique. This approach allowed us to monitor bioprocesses (e.g. enzymatic oxidation, alcoholic fermentation), to screen large sample sets (e.g. different origins, entire germoplasms) and to analyze several experimental modes (e.g. different concentrations of a given ingredient, different intensities of a specific technological parameter) in terms of VOC content. Here, we report the experimental protocols exemplifying different possible applications of our methodology: i.e. the detection of VOCs released during lactic acid fermentation of yogurt (on-line bioprocess monitoring), the monitoring of VOCs associated with different apple cultivars (large-scale screening), and the in vivo study of retronasal VOC release during coffee drinking (nosespace analysis).

Proton Transfer Reaction Time of Flight Mass Spectrometry allows high-sensitivity, rapid and non-invasive analysis of volatile organic compounds. To demonstrate its potential, we give three examples: lactic acid fermentation of yogurt (on-line bioprocess monitoring), different apple genotypes (large-scale screening), and retronasal space after drinking coffee (nosespace analysis).

自動サンプリングシステムと連携したPTR-ToF-MSおよび食品研究用のカスタマイズされたデータ解析：バイオプロセスモニタリング、スクリーニングおよびノー​​ズスペース分析

Proton Transfer Reaction (PTR), combined with a Time-of-Flight (ToF) Mass Spectrometer (MS) is an analytical approach based on chemical ionization that ...

Leaf Spray Mass Spectrometry: A Rapid Ambient Ionization Technique to Directly Assess Metabolites from Plant Tissues

Plants produce thousands of small molecules that are diverse in their chemical properties. Mass spectrometry (MS) is a powerful technique for analyzing plant metabolites because it provides molecular weights with high sensitivity and specificity. Leaf spray MS is an ambient ionization technique where plant tissue is used for direct chemical analysis via electrospray, eliminating chromatography from the process. This approach to sampling metabolites allows for a wide range of chemical classes to be detected simultaneously from intact plant tissues, minimizing the amount of sample preparation needed. When used with a high-resolution, accurate mass MS, leaf spray MS facilitates the rapid detection of metabolites of interest. It is also possible to collect tandem mass fragmentation data with this technique to facilitate a compound identification. The combination of accurate mass measurements and fragmentation is beneficial in confirming compound identities. The leaf spray MS technique requires only minor modifications to a nanospray ionization source and is a useful tool to further expand the capabilities of a mass spectrometer. Here, fresh leaf tissue from Sceletium tortuosum (Aizoaceae), a traditional medicinal plant from South Africa, is analyzed; numerous mesembrine alkaloids are detected with leaf spray MS.

Leaf spray mass spectrometry is a direct chemical analysis technique that minimizes the sample preparation and eliminates chromatography, allowing for the rapid detection of small molecules from plant tissues.

リーフ スプレー質量分析: 植物組織由来の代謝産物を直接評価するの急速な周囲のイオン化法

Plants produce thousands of small molecules that are diverse in their chemical properties. Mass spectrometry (MS) is a powerful technique for analyzing ...

生化学

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

シングル スループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

環境学

<meta charset="utf8"></head><body>薬用植物のDNAバーコード化:同定と系統解析

Application of DNA Barcoding to Identify Medicinal Plants

Medicinal plants are valuable resources globally and are used worldwide to maintain health and treat disease; however, the presence of adulteration obstructs their development. DNA barcoding, a technique for species identification by standard DNA regions, facilitates prompt and accurate identification of traditional medicinal plants. The process of DNA barcoding entails six basic steps: 1) processing the medicinal plants, 2) extracting high-quality total DNA from the medicinal plants using centrifugal column method, 3) amplifying target DNA region internal transcribed spacer 2 (ITS2) with universal primers of plants and performing Sanger sequencing, 4) splicing and aligning sequence to obtain the target sequence, 5) matching the barcode sequence against the barcode library for identification, 6) aligning sequence, comparing intraspecific and interspecific variation, constructing phylogenetic neighbor-joining tree. As shown in the results, the universal primer can amplify the target region. Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) demonstrates the percentage identified was 100%, and the neighbor-joining tree demonstrates that the splicing sequences were clustered with the A. sinensis OR879715.1 clade, and the clade support value is 100. This protocol provides a reference for applying DNA barcoding technology as an effective method to identify medicinal plants and adulterants.

<meta charset="utf8"></head><body>著者スポットライト:DNAバーコード技術を活用して薬用植物同定の効率を高める

The present protocol describes the use of DNA barcoding technology to authenticate plant-based medicinal materials, and the medicinal plant Angelica sinensis (Oliv.) Diels was identified as an example.

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

Medicinal plants are valuable resources globally and are used worldwide to maintain health and treat disease; however, the presence of adulteration ...

Early Detection of Cyanobacterial Blooms and Associated Cyanotoxins using Fast Detection Strategy

Fast detection of cyanobacteria and cyanotoxins is achieved using a Fast Detection Strategy (FDS). Only 24 h are needed to unravel the presence of cyanobacteria and related cyanotoxins in water samples and in an organic matrix, such as bivalve extracts. FDS combines remote/proximal sensing techniques with analytical/bioinformatics analyses. Sampling spots are chosen through multi-disciplinary, multi-scale, and multi-parametric monitoring in a three-dimensional physical space, including remote sensing. Microscopic observation and taxonomic analysis of the samples are performed in the laboratory setting, which allows for the identification of cyanobacterial species. Samples are then extracted with organic solvents and processed with LC-MS/MS. Data obtained by MS/MS are analyzed using a bioinformatic approach using the online platform Global Natural Products Social (GNPS) to create a network of molecules. These networks are analyzed to detect and identify toxins, comparing data of the fragmentation spectra obtained by mass spectrometry with the GNPS library. This allows for the detection of known toxins and unknown analogues that appear related in the same molecular network.

A fast-multidisciplinarystrategy for early detection of cyanobacterial blooms and associated cyanotoxins is described here. It allows for the detection of cyanobacteria and related cyanotoxins in water samples and in organic matrices, such as bivalve samples, in 24 h.

高速検出戦略を用いたシアノバクテリアブルームと関連サイアノトキシンの早期発見

Fast detection of cyanobacteria and cyanotoxins is achieved using a Fast Detection Strategy (FDS). Only 24 h are needed to unravel the presence of ...

An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome

Untargeted metabolomics techniques are being widely used in recent years. However, the rapidly increasing throughput and number of samples create an enormous amount of spectra, setting challenges for quality control of the mass spectrometry spectra. To reduce the false positives, false discovery rate (FDR) quality control is necessary. Recently, we developed a software for FDR control of untargeted metabolome identification that is based on a Target-Decoy strategy named XY-Meta. Here, we demonstrated a complete analysis pipeline that integrates XY-Meta and metaX together. This protocol shows how to use XY-meta to generate a decoy database from an existing reference database and perform FDR control using the Target-Decoy strategy for large-scale metabolome identification on an open-access dataset. The differential analysis and metabolites annotation were performed after running metaX for metabolites peaks detection and quantitation. In order to help more researchers, we also developed a user-friendly cloud-based analysis platform for these analyses, without the need for bioinformatics skills or any computer languages.

We constructed an untargeted metabolomic workflow that integrated XY-Meta and metaX together. In this protocol, we displayed how to use XY-Meta to generate a decoy spectral library from open access spectra reference, and then performed FDR control and used the metaX to quantitate the metabolites after identifying the metabolomics spectra.

FDR制御ベースの非標的メタボロームにおける同定と定量化の統合ワークフロー

Untargeted metabolomics techniques are being widely used in recent years. However, the rapidly increasing throughput and number of samples create an ...

リアルタイム高分解能質量分析法で直接分析を用いた植物材料の急速なハイスループット種の同定

要約

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この動画の章

ウルトラパフォーマンス液体クロマトグラフィー - 高分解能質量分析（UPLC-HRMS）を使用した生物源から非標的メタボロミクス

堅牢な DNA の隔離および標本の高スループットシーケンスライブラリーの構築

自動サンプリングシステムと連携したPTR-ToF-MSおよび食品研究用のカスタマイズされたデータ解析：バイオプロセスモニタリング、スクリーニングおよびノーズスペース分析

リーフスプレー質量分析: 植物組織由来の代謝産物を直接評価するの急速な周囲のイオン化法

シングルスループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

高速検出戦略を用いたシアノバクテリアブルームと関連サイアノトキシンの早期発見

FDR制御ベースの非標的メタボロームにおける同定と定量化の統合ワークフロー

リアルタイム高分解能質量分析法で直接分析を用いた植物材料の急速なハイスループット種の同定

要約

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ウルトラパフォーマンス液体クロマトグラフィー - 高分解能質量分析（UPLC-HRMS）を使用した生物源から非標的メタボロミクス

堅牢な DNA の隔離および標本の高スループット シーケンス ライブラリーの構築

自動サンプリングシステムと連携したPTR-ToF-MSおよび食品研究用のカスタマイズされたデータ解析：バイオプロセスモニタリング、スクリーニングおよびノー​​ズスペース分析

リーフ スプレー質量分析: 植物組織由来の代謝産物を直接評価するの急速な周囲のイオン化法

シングル スループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

薬用植物同定のためのDNAバーコードの応用

高速検出戦略を用いたシアノバクテリアブルームと関連サイアノトキシンの早期発見

FDR制御ベースの非標的メタボロームにおける同定と定量化の統合ワークフロー

堅牢な DNA の隔離および標本の高スループットシーケンスライブラリーの構築

自動サンプリングシステムと連携したPTR-ToF-MSおよび食品研究用のカスタマイズされたデータ解析：バイオプロセスモニタリング、スクリーニングおよびノーズスペース分析

リーフスプレー質量分析: 植物組織由来の代謝産物を直接評価するの急速な周囲のイオン化法

シングルスループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法