La lipidómica es el estudio a gran escala de las vías y redes de lípidos celulares en sistemas biológicos [1] [2] [3] La palabra " lipidoma " se utiliza para describir el perfil lipídico completo dentro de una célula, tejido, organismo o ecosistema y es un subconjunto del " metaboloma " que también incluye las otras tres clases principales de moléculas biológicas: proteínas / aminoácidos, azúcares y ácidos nucleicos. La lipidómica es un campo de investigación relativamente reciente que ha sido impulsado por rápidos avances en tecnologías como espectrometría de masas (MS), espectroscopía de resonancia magnética nuclear (RMN), espectroscopía de fluorescencia ,interferometría de polarización dual y métodos computacionales, junto con el reconocimiento del papel de los lípidos en muchas enfermedades metabólicas como la obesidad , la aterosclerosis , el accidente cerebrovascular , la hipertensión y la diabetes . Este campo en rápida expansión [4] complementa el enorme progreso realizado en genómica y proteómica, todos los cuales constituyen la familia de la biología de sistemas .
La investigación en lipidómica implica la identificación y cuantificación de miles de especies moleculares de lípidos celulares y sus interacciones con otros lípidos, proteínas y otros metabolitos . Los investigadores en lipidómica examinan las estructuras, funciones, interacciones y dinámica de los lípidos celulares y los cambios que ocurren durante la perturbación del sistema.
Han y Gross [5] definieron por primera vez el campo de la lipidómica mediante la integración de las propiedades químicas específicas inherentes a las especies moleculares de lípidos con un enfoque de espectrometría de masas integral. Aunque la lipidómica está bajo el paraguas del campo más general de la " metabolómica ", la lipidómica es en sí misma una disciplina distinta debido a la singularidad y especificidad funcional de los lípidos en relación con otros metabolitos.
En la investigación lipidómica, una gran cantidad de información que describe cuantitativamente las alteraciones espaciales y temporales en el contenido y la composición de diferentes especies moleculares de lípidos se acumula después de la perturbación de una célula a través de cambios en su estado fisiológico o patológico. La información obtenida de estos estudios facilita la comprensión mecanicista de los cambios en la función celular. Por tanto, los estudios lipidómicos juegan un papel fundamental en la definición de los mecanismos bioquímicos de los procesos patológicos relacionados con los lípidos mediante la identificación de alteraciones en el metabolismo, tráfico y homeostasis de los lípidos celulares. La creciente atención a la investigación de lípidos también se ve en las iniciativas en curso de la Estrategia de Vías y Metabolitos LIPID ( LIPID MAPS Consortium). [6] y la Iniciativa Europea de Lipidómica (ELIfe). [7]
Diversidad estructural de lípidos
Los lípidos son un grupo diverso y ubicuo de compuestos que tienen muchas funciones biológicas clave, como actuar como componentes estructurales de las membranas celulares , servir como fuentes de almacenamiento de energía y participar en las vías de señalización. Los lípidos pueden definirse ampliamente como moléculas pequeñas hidrófobas o anfipáticas que se originan total o parcialmente a partir de dos tipos distintos de subunidades bioquímicas o "bloques de construcción": grupos cetoacilo e isopreno . [8] La enorme diversidad estructural que se encuentra en los lípidos surge de la biosíntesis de varias combinaciones de estos componentes básicos. Por ejemplo, los glicerofosfolípidos están compuestos por un esqueleto de glicerol unido a uno de aproximadamente 10 posibles grupos de cabeza y también a 2 cadenas de acilo / alquilo graso , que a su vez pueden tener 30 o más estructuras moleculares diferentes. En la práctica, no todas las posibles permutaciones se detectan experimentalmente, debido a las preferencias de la cadena en función del tipo de célula y también a los límites de detección; sin embargo, se han detectado varios cientos de especies moleculares de glicerofosfolípidos distintas en células de mamíferos .
Sin embargo, las membranas tilacoides de cloroplasto vegetal tienen una composición lipídica única, ya que son deficientes en fosfolípidos. Además, su constituyente más grande, monogalactosil diglicérido o MGDG , no forma bicapas acuosas. Sin embargo, los estudios dinámicos revelan una organización normal de bicapas lipídicas en las membranas tilacoides. [9]
Técnicas experimentales
Extracción de lípidos
La mayoría de los métodos de extracción de lípidos y aislamiento de muestras biológicas aprovechan la alta solubilidad de las cadenas de hidrocarburos en disolventes orgánicos . Dada la diversidad de clases de lípidos, no es posible acomodar todas las clases con un método de extracción común. El procedimiento tradicional de Bligh / Dyer [10] utiliza protocolos basados en cloroformo / metanol que incluyen la división de fases en la capa orgánica. Sin embargo, ahora existen protocolos sevreales, con métodos más nuevos que superan las deficiencias de los más antiguos y resuelven problemas asociados, por ejemplo, con el aislamiento de lípidos dirigido o la recopilación de datos de alto rendimiento [11] . La mayoría de los protocolos funcionan relativamente bien para una variedad de lípidos fisiológicamente relevantes, pero deben adaptarse para especies con propiedades particulares y metabolitos lipídicos lábiles y de baja abundancia . [12] [13] [14] [15] [16] [17] .
Separación de lípidos
El método más simple de separación de lípidos es el uso de cromatografía en capa fina (TLC). Aunque no es tan sensible como otros métodos de detección de lípidos, ofrece una herramienta de detección rápida y completa antes de las técnicas más sensibles y sofisticadas. La cromatografía de extracción en fase sólida (SPE) es útil para la separación preparativa rápida de mezclas de lípidos crudos en diferentes clases de lípidos. Esto implica el uso de columnas preempaquetadas que contienen sílice u otras fases estacionarias para separar glicerofosfolípidos , ácidos grasos , ésteres de colesterilo , glicerolípidos y esteroles de mezclas de lípidos brutos. [18] La cromatografía líquida de alta resolución (HPLC o LC) se utiliza ampliamente en el análisis lipidómico para separar los lípidos antes del análisis de masas. La separación se puede lograr mediante HPLC de fase normal (NP) o HPLC de fase inversa (RP). Por ejemplo, NP-HPLC separa eficazmente los glicerofosfolípidos sobre la base de la polaridad del grupo de cabeza, [19] mientras que la RP-HPLC separa eficazmente los ácidos grasos como los eicosanoides sobre la base de la longitud de la cadena, el grado de insaturación y la sustitución. [20] Para estudios lipidómicos globales, no dirigidos, es común utilizar columnas RP y NP o de cromatografía líquida de interacción hidrófila (HILC) para una mayor cobertura de lípidos. La aplicación de la cromatografía líquida de nano-flujo (nLC) demostró ser más eficiente para mejorar tanto la sensibilidad de medición general como la cobertura de lipidomas para un enfoque lipidómico global. [21] La separación cromatográfica (HPLC / UHPLC) de lípidos puede realizarse fuera de línea o en línea, donde el eluido se integra con la fuente de ionización de un espectrómetro de masas.
Detección de lípidos
El progreso de la lipidómica moderna se ha acelerado en gran medida por el desarrollo de métodos espectrométricos en general y técnicas de ionización suave para espectrometría de masas como la ionización por electropulverización (ESI), [5] ionización por electropulverización por desorción (DESI), [22] y láser asistido por matriz. desorción / ionización (MALDI) [23] en particular. La ionización "blanda" no causa una fragmentación extensa, por lo que la detección completa de una gama completa de lípidos dentro de una mezcla compleja puede correlacionarse con las condiciones experimentales o el estado de la enfermedad. Además, la técnica de ionización química a presión atmosférica (APCI) se ha vuelto cada vez más popular para el análisis de lípidos no polares. [24]
ESI MS
ESI-MS fue desarrollado inicialmente por Fenn y sus colegas para el análisis de biomoléculas. [25] Depende de la formación de iones gaseosos a partir de moléculas polares, térmicamente lábiles y en su mayoría no volátiles y, por lo tanto, es completamente adecuado para una variedad de lípidos. Es un método de ionización suave que rara vez altera la naturaleza química del analito antes del análisis de masas. Se han desarrollado varios métodos ESI-MS para el análisis de diferentes clases, subclases y especies de lípidos individuales de extractos biológicos. Recientemente se han publicado revisiones exhaustivas de los métodos y su aplicación. [26] Las principales ventajas de ESI-MS son la alta precisión, sensibilidad, reproducibilidad y la aplicabilidad de la técnica a soluciones complejas sin derivatización previa. Han y sus colaboradores han desarrollado un método conocido como "lipidómica de escopeta" que implica la infusión directa de un extracto lipídico crudo en una fuente ESI optimizada para la separación intrafuente de lípidos en función de sus propiedades eléctricas intrínsecas. [27]
DESI MS
La espectrometría de masas DESI es una técnica de ionización ambiental desarrollada por el profesor Zoltan Takáts, et al., En el grupo del profesor Graham Cooks de la Universidad de Purdue . [22] Combina las técnicas de ionización por desorción y ESI, dirigiendo una neblina cargada eléctricamente a la superficie de la muestra que está a unos pocos milímetros de distancia. [28] La técnica se ha aplicado con éxito a la lipidómica como herramienta de imagen para mapear las distribuciones de lípidos dentro de las muestras de tejido. [29] Una de las ventajas de DESI MS es que no se requiere matriz para la preparación del tejido, lo que permite múltiples mediciones consecutivas en la misma muestra de tejido. DESI MS también se puede utilizar para obtener imágenes de lípidos de secciones de tejido.
MALDI MS
La espectrometría de masas MALDI es un método de ionización suave basado en láser que se utiliza a menudo para el análisis de proteínas grandes, pero que se ha utilizado con éxito para los lípidos. El lípido se mezcla con una matriz, como el ácido 2,5-dihidroxibenzoico, y se aplica a un portamuestras como una pequeña mancha. Se dispara un láser en el lugar y la matriz absorbe la energía, que luego se transfiere al analito, lo que resulta en la ionización de la molécula. La EM MALDI-Time-of-flight (MALDI-TOF) se ha convertido en un enfoque muy prometedor para los estudios de lipidómica, en particular para la obtención de imágenes de lípidos a partir de láminas de tejido. [30]
APCI MS
La fuente de APCI es similar a ESI excepto que los iones se forman por la interacción del solvente analito calentado con una aguja de descarga de corona ajustada a un alto potencial eléctrico. Los iones primarios se forman inmediatamente alrededor de la aguja, y estos interactúan con el solvente para formar iones secundarios que finalmente ionizan la muestra. APCI es particularmente útil para el análisis de lípidos apolares tales como triacilgliceroles, esteroles y ésteres de ácidos grasos. [31]
Técnicas de imagen
La alta sensibilidad de DESI en el rango de lípidos lo convierte en una técnica poderosa para la detección y mapeo de abundancias de lípidos dentro de muestras de tejido. [32] Los desarrollos recientes en los métodos MALDI han permitido la detección directa de lípidos in situ. Se producen abundantes iones relacionados con los lípidos a partir del análisis directo de cortes finos de tejido cuando se adquieren espectros secuenciales a través de una superficie de tejido que ha sido recubierta con una matriz MALDI. La activación por colisión de los iones moleculares se puede utilizar para determinar la familia de lípidos y, a menudo, definir estructuralmente la especie molecular. Estas técnicas permiten la detección de fosfolípidos, esfingolípidos y glicerolípidos en tejidos como corazón, riñón y cerebro. Además, la distribución de muchas especies moleculares de lípidos diferentes a menudo define regiones anatómicas dentro de estos tejidos. [33] [34]
Perfilado de lípidos
El perfil de lípidos es una plataforma de metabolómica dirigida que proporciona un análisis completo de las especies de lípidos dentro de una célula o tejido. El perfil basado en espectrometría de masas en tándem de ionización por electropulverización (ESI-MS / MS) es capaz de proporcionar datos cuantitativos y es adaptable a análisis de alto rendimiento. [36] El poderoso enfoque de los transgénicos, a saber, la deleción y / o sobreexpresión de un producto génico junto con la lipidómica, puede brindar información valiosa sobre el papel de las vías bioquímicas. [37] También se han aplicado técnicas de perfilado de lípidos a plantas [38] y microorganismos como la levadura. [35] [39] [40] Una combinación de datos lipidómicos cuantitativos junto con los datos transcripcionales correspondientes (usando métodos de matriz de genes) y datos proteómicos (usando EM en tándem) permite un enfoque de biología de sistemas para una comprensión más profunda de las vías metabólicas o de señalización de interés.
Informática
Un desafío importante para la lipidómica, en particular para los enfoques basados en EM, radica en las demandas computacionales y bioinformáticas de manejar la gran cantidad de datos que surgen en varias etapas a lo largo de la cadena de adquisición y procesamiento de información. [41] [42] La recopilación de datos cromatográficos y de EM requiere esfuerzos sustanciales en la alineación espectral y la evaluación estadística de las fluctuaciones en las intensidades de las señales. Tales variaciones tienen una multitud de orígenes, incluidas las variaciones biológicas, la manipulación de muestras y la precisión analítica. Como consecuencia, normalmente se requieren varias réplicas para una determinación confiable de los niveles de lípidos en mezclas complejas. En los últimos años, varias empresas y grupos de investigación han desarrollado una serie de paquetes de software para analizar los datos generados por el perfil de metabolitos de la EM, incluidos los lípidos. El procesamiento de datos para el perfil diferencial generalmente pasa por varias etapas, incluida la manipulación de archivos de entrada, filtrado espectral, detección de picos, alineación cromatográfica, normalización, visualización y exportación de datos. Un ejemplo de software de creación de perfiles metabólicos es la aplicación Mzmine basada en Java, disponible de forma gratuita. [43] Recientemente , el software MS-DIAL 4 se integró con un atlas de lipidomas completo con tiempo de retención, sección transversal de colisión e información de espectrometría de masas en tándem para 117 subclases de lípidos y 8.051 lípidos. [44] Algunos paquetes de software como Markerview [45] incluyen análisis estadístico multivariante (por ejemplo, análisis de componentes principales) y estos serán útiles para la identificación de correlaciones en metabolitos de lípidos que están asociados con un fenotipo fisiológico, en particular para el desarrollo de biomarcadores basados en lípidos. Otro objetivo del lado de la tecnología de la información de la lipidómica implica la construcción de mapas metabólicos a partir de datos sobre estructuras lipídicas y proteínas y genes relacionados con los lípidos. Algunas de estas vías de lípidos [46] son extremadamente complejas, por ejemplo, la vía de los glucoesfingolípidos de los mamíferos. [47] El establecimiento de bases de datos interactivas y de búsqueda [48] [49] de lípidos y genes / proteínas relacionados con los lípidos es también un recurso extremadamente importante como referencia para la comunidad lipidómica. La integración de estas bases de datos con la EM y otros datos experimentales, así como con las redes metabólicas [50], ofrece la oportunidad de diseñar estrategias terapéuticas para prevenir o revertir estos estados patológicos que implican la disfunción de los procesos relacionados con los lípidos.
Referencias
- ^ Wenk MR (julio de 2005). "El campo emergente de la lipidómica". Nat Rev Drug Discov . 4 (7): 594–610. doi : 10.1038 / nrd1776 . PMID 16052242 . S2CID 83931214 .
- ^ Watson AD (octubre de 2006). "Serie de revisión temática: enfoques de biología de sistemas para trastornos metabólicos y cardiovasculares. Lipidómica: un enfoque global para el análisis de lípidos en sistemas biológicos" . J. Lipid Res . 47 (10): 2101-11. doi : 10.1194 / jlr.R600022-JLR200 . PMID 16902246 .
- ^ "Lipidómica" . Las crónicas de lípidos . 2011-12-15 . Consultado el 8 de enero de 2012 .
- ^ Han X (2007). "Neurolipidómica: desafíos y desarrollos" . Parte delantera. Biosci . 12 : 2601-15. doi : 10.2741 / 2258 . PMC 2141543 . PMID 17127266 .
- ^ a b Han X, bruto RW; Gross (junio de 2003). "Análisis globales de lipidomas celulares directamente de extractos crudos de muestras biológicas por espectrometría de masas ESI: un puente a la lipidómica" . J. Lipid Res . 44 (6): 1071–9. doi : 10.1194 / jlr.R300004-JLR200 . PMID 12671038 .
- ^ Consorcio LIPID MAPS
- ^ Iniciativa europea de lipidómica
- ^ Fahy E, Subramaniam S, Brown HA y col. (2005). "Un sistema de clasificación integral de lípidos" . J. Lipid Res . 46 (5): 839–61. doi : 10.1194 / jlr.E400004-JLR200 . PMID 15722563 .
- ^ YashRoy RC (1990) Estudios de resonancia magnética sobre la organización dinámica de lípidos en membranas de cloroplasto. Revista de biociencias , vol. 15 (4), págs. 281-288. https://www.researchgate.net/publication/225688482_Magnetic_resonance_studies_of_dynamic_organisation_of_lipids_in_chloroplast_membranes?ev=prf_pub
- ^ Bligh EG, Dyer WJ; Dyer (agosto de 1959). "Un método rápido de extracción y purificación de lípidos totales" . Can J Biochem Physiol . 37 (8): 911–7. doi : 10.1139 / o59-099 . PMID 13671378 . S2CID 7311923 .
- ^ Furse S, Egmond MR, Killian, JA; Egmond; Killian (2015). "Aislamiento de lípidos a partir de muestras biológicas" . Mol Membr Biol . 32 (3): 55–64. doi : 10.3109 / 09687688.2015.1050468 . PMID 26212444 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Krank J, Murphy RC, Barkley RM, Duchoslav E, McAnoy A; Murphy; Barkley; Duchoslav; McAnoy (2007). Análisis cualitativo y evaluación cuantitativa de cambios en especies moleculares de lípidos de glicerol neutro dentro de las células . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 1–20. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32001-6 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954211 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Ivanova PT, Milne SB, Byrne MO, Xiang Y, Brown HA; Milne; Byrne; Xiang; Marrón (2007). Identificación y cuantificación de glicerofosfolípidos mediante espectrometría de masas de ionización por electropulverización . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 21–57. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32002-8 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954212 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Deems R, Buczynski MW, Bowers-Gentry R, Harkewicz R, Dennis EA; Buczynski; Bowers-Gentry; Harkewicz; Dennis (2007). Detección y cuantificación de eicosanoides mediante cromatografía líquida de alta resolución-ionización-espectrometría de masas por electropulverización . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 59–82. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32003-X . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954213 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ McDonald JG, Thompson BM, McCrum EC, Russell DW; Thompson; McCrum; Russell (2007). Extracción y análisis de esteroles en matrices biológicas mediante cromatografía líquida de alta resolución, espectrometría de masas de ionización por electrospray . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 145–70. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32006-5 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954216 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Garrett TA, Guan Z, Raetz CR; Guan; Raetz (2007). Análisis de ubiquinonas, dolicoles y dolicol difosfato-oligosacáridos mediante cromatografía líquida-ionización por electropulverización-espectrometría de masas . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 117–43. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32005-3 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954215 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Sullards MC, Allegood JC, Kelly S, Wang E, Haynes CA, Park H, Chen Y, Merrill AH; Allegood; Kelly; Wang; Haynes; Parque; Chen; Merrill Jr (2007). Métodos cuantitativos de estructura específica para el análisis de esfingolípidos mediante cromatografía líquida-espectrometría de masas en tándem: esfingolipidómica "de adentro hacia afuera" . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 432 . págs. 83-115. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 32004-1 . ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954214 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Kaluzny MA, Duncan LA, Merritt MV, Epps DE; Duncan; Merritt; Epps (enero de 1985). "Separación rápida de clases de lípidos en alto rendimiento y pureza utilizando columnas de fase ligada" . J. Lipid Res . 26 (1): 135–40. doi : 10.1016 / S0022-2275 (20) 34412-6 . PMID 3973509 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Malavolta M, Bocci F, Boselli E, Frega NG; Bocci; Boselli; Frega (octubre de 2004). "Análisis de espectrometría de masas en tándem de ionización de cromatografía líquida en fase normal-electrospray de especies moleculares de fosfolípidos en células mononucleares de sangre: aplicación a la fibrosis quística". J. Chromatogr. B . 810 (2): 173–86. doi : 10.1016 / j.jchromb.2004.07.001 . PMID 15380713 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Nakamura T, Bratton DL, Murphy RC; Bratton; Murphy (agosto de 1997). "Análisis de ácidos epoxieicosatrienoicos y monohidroxieicosatetraenoicos esterificados a fosfolípidos en glóbulos rojos humanos mediante espectrometría de masas en tándem de electrospray". J Mass Spectrom . 32 (8): 888–96. Código Bibliográfico : 1997JMSp ... 32..888N . doi : 10.1002 / (SICI) 1096-9888 (199708) 32: 8 <888 :: AID-JMS548> 3.0.CO; 2-W . PMID 9269087 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Danne-Rasche, Niklas; Coman, Cristina; Ahrends, Robert (2018). "Nano-LC / NSI MS refina la lipidómica mejorando la cobertura de lípidos, la sensibilidad de medición y el rango dinámico lineal". Química analítica . 90 (13): 8093–8101. doi : 10.1021 / acs.analchem.8b01275 . ISSN 1520-6882 . PMID 29792796 .
- ^ a b Z. Takáts; JM Wiseman; B. Gologan; RG Cooks (2004). "Muestreo por espectrometría de masas en condiciones ambientales con ionización por electrospray de desorción". Ciencia . 306 (5695): 471–473. Código Bibliográfico : 2004Sci ... 306..471T . doi : 10.1126 / science.1104404 . PMID 15486296 . S2CID 22994482 .
- ^ Fuchs B, Schiller J; Schiller (2008). Análisis MALDI-TOF MS de lípidos de células, tejidos y fluidos corporales . Subcélula. Biochem . Bioquímica subcelular. 49 . págs. 541–65. doi : 10.1007 / 978-1-4020-8831-5_21 . ISBN 978-1-4020-8830-8. PMID 18751926 .
- ^ Byrdwell WC (abril de 2001). "Espectrometría de masas de ionización química a presión atmosférica para el análisis de lípidos". Lípidos . 36 (4): 327–46. doi : 10.1007 / s11745-001-0725-5 . PMID 11383683 . S2CID 4017177 .
- ^ Fenn JB, Mann M, Meng CK, Wong SF, Whitehouse CM; Mann; Meng; Wong; Whitehouse (octubre de 1989). "Ionización por electropulverización para espectrometría de masas de biomoléculas grandes". Ciencia . 246 (4926): 64–71. Código Bibliográfico : 1989Sci ... 246 ... 64F . CiteSeerX 10.1.1.522.9458 . doi : 10.1126 / science.2675315 . PMID 2675315 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Murphy RC, Fiedler J, Hevko J; Fiedler; Hevko (febrero de 2001). "Análisis de lípidos no volátiles por espectrometría de masas". Chem. Rev . 101 (2): 479–526. doi : 10.1021 / cr9900883 . PMID 11712255 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ RW bruto, Han X; Han (2007). Lipidómica en diabetes y síndrome metabólico . Meth. Enzymol . Métodos en enzimología. 433 . págs. 73–90. doi : 10.1016 / S0076-6879 (07) 33004-8 . ISBN 978-0-12-373966-7. PMID 17954229 .
- ^ Takáts Z, Wiseman JM, Cooks RG (2005). "Espectrometría de masas ambiental mediante ionización por electropulverización por desorción (DESI): instrumentación, mecanismos y aplicaciones en medicina forense, química y biología" . Revista de espectrometría de masas . 40 (10): 1261–75. Código bibliográfico : 2005JMSp ... 40.1261T . doi : 10.1002 / jms.922 . PMID 16237663 .
- ^ Ifa, Demian R .; Wu, Chunping; Ouyang, Zheng; Cooks, R. Graham (22 de marzo de 2010). "Ionización por electropulverización por desorción y otros métodos de ionización ambiental: progreso actual y vista previa". El analista . 135 (4): 669–81. Código bibliográfico : 2010Ana ... 135..669I . doi : 10.1039 / b925257f . ISSN 1364-5528 . PMID 20309441 .
- ^ Schiller J, Suss R, Fuchs B, Muller M, Zschornig O, Arnold K; Suss; Fuchs; Muller; Zschornig; Arnold (2007). "EM MALDI-TOF en lipidómica". Parte delantera. Biosci . 12 : 2568–79. doi : 10.2741 / 2255 . PMID 17127263 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Byrdwell WC (2008). "Cromatografía líquida dual paralela con espectrometría de masas dual (LC2 / MS2) para un análisis de lípidos totales" . Parte delantera. Biosci . 13 (13): 100-20. doi : 10.2741 / 2663 . PMID 17981531 .
- ^ Wiseman, Justin M .; Puolitaival, Satu M .; Takáts, Zoltán; Cooks, R. Graham; Caprioli, Richard M. (4 de noviembre de 2005). "Perfil espectrométrico de masas de tejido biológico intacto mediante ionización por electropulverización de desorción". Angewandte Chemie . 117 (43): 7256–7259. doi : 10.1002 / ange.200502362 . ISSN 1521-3757 .
- ^ Calligaris, David; Caragacianu, Diana; Liu, Xiaohui; Norton, Isaías; Thompson, Christopher J .; Richardson, Andrea L .; Golshan, Mehra; Easterling, Michael L .; Santagata, Sandro (21 de octubre de 2014). "Aplicación de imágenes de espectrometría de masas de ionización por electropulverización de desorción en el análisis de márgenes de cáncer de mama" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 111 (42): 15184-15189. Código bibliográfico : 2014PNAS..11115184C . doi : 10.1073 / pnas.1408129111 . ISSN 0027-8424 . PMC 4210338 . PMID 25246570 .
- ^ Murphy RC, Hankin JA, Barkley RM; Hankin; Barkley (diciembre de 2008). "Imágenes de especies de lípidos por espectrometría de masas MALDI" . J. Lipid Res . 50 Suppl (Suplemento): S317–22. doi : 10.1194 / jlr.R800051-JLR200 . PMC 2674737 . PMID 19050313 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ a b Klose, C; Surma, MA .; Gerl, MJ .; Meyenhofer, F; Shevchenko, A; Simons, K (abril de 2012). "Flexibilidad de un lipidoma eucariota - conocimientos de lipidómica de levadura" . PLOS ONE . 7 (4): e35063. Código bibliográfico : 2012PLoSO ... 7E5063K . doi : 10.1371 / journal.pone.0035063 . PMC 3329542 . PMID 22529973 .
- ^ Perfilado de lípidos de una línea celular de macrófagos de ratón (LIPID MAPS)
- ^ Serhan CN, Jain A, Marleau S, Clish C, Kantarci A, Behbehani B, Colgan SP, Stahl GL, Merched A, Petasis NA, Chan L, Van Dyke TE; Jain; Marleau; Clish; Kantarci; Behbehani; Colgan; Stahl; Merched; Petasis; Chan; Van Dyke (diciembre de 2003). "Reducción de la inflamación y el daño tisular en conejos transgénicos que sobreexpresan 15-lipoxigenasa y mediadores lipídicos antiinflamatorios endógenos" . J. Immunol . 171 (12): 6856–65. doi : 10.4049 / jimmunol.171.12.6856 . PMID 14662892 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Devaiah SP, Roth MR, Baughman E, Li M, Tamura P, Jeannotte R, Welti R, Wang X; Roth; Baughman; Li; Tamura; Jeannotte; Welti; Wang (septiembre de 2006). "Perfil cuantitativo de especies de glicerolípidos polares de órganos de Arabidopsis de tipo salvaje y un mutante knockout fosfolipasa Dalpha1". Fitoquímica . 67 (17): 1907–24. doi : 10.1016 / j.phytochem.2006.06.005 . PMID 16843506 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Ejsing CS, Moehring T, Bahr U, Duchoslav E, Karas M, Simons K, Shevchenko A; Moehring; Bahr; Duchoslav; Karas; Simons; Shevchenko (marzo de 2006). "Vías de disociación inducida por colisión de esfingolípidos de levadura y su perfil molecular en extractos de lípidos totales: un estudio por TOF cuadrupolo y espectrometría de masas de trampa de iones lineales-orbitrap". J Mass Spectrom . 41 (3): 372–89. Código bibliográfico : 2006JMSp ... 41..372E . doi : 10.1002 / jms.997 . PMID 16498600 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Danne-Rasche, Niklas; Coman, Cristina; Ahrends, Robert (2018). "Nano-LC / NSI MS refina la lipidómica mejorando la cobertura de lípidos, la sensibilidad de medición y el rango dinámico lineal". Química analítica . 90 (13): 8093–8101. doi : 10.1021 / acs.analchem.8b01275 . ISSN 1520-6882 . PMID 29792796 .
- ^ Subramaniam S; Fahy E; Gupta S; Sud M; Byrnes RW; Cotter D; Dinasarapu AR; Maurya MR (2011). "Bioinformática y Biología de Sistemas del Lipidoma" . Revisiones químicas . 111 (10): 6452–6490. doi : 10.1021 / cr200295k . PMC 3383319 . PMID 21939287 .
- ^ Yetukuri L, Katajamaa M, Medina-Gomez G, Seppänen-Laakso T, Vidal-Puig A, Oresic M; Katajamaa; Medina-Gómez; Seppänen-Laakso; Vidal-Puig; Oresic (2007). "Estrategias bioinformáticas para el análisis lipidómico: caracterización de la esteatosis hepática relacionada con la obesidad" . BMC Syst Biol . 1 : 12. doi : 10.1186 / 1752-0509-1-12 . PMC 1839890 . PMID 17408502 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Katajamaa M, Miettinen J, Oresic M; Miettinen; Oresic (marzo de 2006). "MZmine: caja de herramientas para el procesamiento y visualización de datos de perfil molecular basados en espectrometría de masas" . Bioinformática . 22 (5): 634–6. doi : 10.1093 / bioinformatics / btk039 . PMID 16403790 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Tsugawa, Hiroshi; Ikeda, Kazutaka; Takahashi, Mikiko; Satoh, Aya; Mori, Yoshifumi; Uchino, Haruki; Okahashi, Nobuyuki; Yamada, Yutaka; Tada, Ipputa; Bonini, Paolo; Higashi, Yasuhiro (15 de junio de 2020). "Un atlas de lipidomas en MS-DIAL 4" . Biotecnología de la naturaleza . 38 (10): 1159-1163. doi : 10.1038 / s41587-020-0531-2 . ISSN 1546-1696 . PMID 32541957 . S2CID 219691426 .
- ^ Lutz U, Lutz RW, Lutz WK; Lutz; Lutz (julio de 2006). "Perfil metabólico de glucurónidos en orina humana por LC-MS / MS y análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales para clasificación y predicción de género". Anal. Chem . 78 (13): 4564–71. doi : 10.1021 / ac0522299 . PMID 16808466 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Okuda S, Yamada T, Hamajima M, Itoh M, Katayama T, Bork P, Goto S, Kanehisa M; Yamada; Hamajima; Itoh; Katayama; Bork; Ir; Kanehisa (julio de 2008). "Mapeo KEGG Atlas para el análisis global de vías metabólicas" . Ácidos nucleicos Res . 36 (Problema del servidor web): W423–6. doi : 10.1093 / nar / gkn282 . PMC 2447737 . PMID 18477636 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ SphingoMAP
- ^ Sud M, Fahy E, Cotter D, Brown A, Dennis EA, Glass CK, Merrill AH, Murphy RC, Raetz CR, Russell DW, Subramaniam S; Fahy; Chaveta; Marrón; Dennis; Vidrio; Merrill Jr; Murphy; Raetz; Russell; Subramaniam (enero de 2007). "LMSD: base de datos de estructura LIPID MAPS" . Ácidos nucleicos Res . 35 (Problema de la base de datos): D527–32. doi : 10.1093 / nar / gkl838 . PMC 1669719 . PMID 17098933 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Cotter D, Maer A, Guda C, Saunders B, Subramaniam S; Maer; Guda; Saunders; Subramaniam (enero de 2006). "LMPD: base de datos del proteoma LIPID MAPS" . Ácidos nucleicos Res . 34 (Problema de la base de datos): D507–10. doi : 10.1093 / nar / gkj122 . PMC 1347484 . PMID 16381922 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Yetukuri L, Ekroos K, Vidal-Puig A, Oresic M; Ekroos; Vidal-Puig; Oresic (febrero de 2008). "Informática y estrategias computacionales para el estudio de lípidos". Mol Biosyst . 4 (2): 121–7. doi : 10.1039 / b715468b . PMID 18213405 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
enlaces externos
- Consorcio LIPID MAPS