JP2003533672A - 非標的化複雑試料分析の方法 - Google Patents
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Abstract
Description
料分析の方法に関するものである。
の新生分野である。全ての生物はただ一つの遺伝子型を持っている。しかしなが
ら、異なる発達および環境条件の下でこの遺伝子型が発現されると、殆ど無限の
数の可能性ある表現型が生成する。機能的ゲノム学を規定するのは、表現型に対
する遺伝子発現の相関である。或る遺伝子を正確に研究するためには、その実体
(即ち配列)を知るだけでなく、発達および環境上の変化に応答した、そして単離
された際の、そしてゲノム中の他の遺伝子に関連したその発現パターンを観察お
よび特性決定できることが必要とされる。或る遺伝子の発現から生み出される影
響を正確に研究するためには、この活動から生ずる表現型を客観的且つ定量的に
特性決定できることが必要とされる。これが、本明細書に記載の非標的化代謝プ
ロファイリング技術発明によって、機能的ゲノム集団が行い得る事である。
達および環境上の変化に対してゲノム内部の各々そしてあらゆる遺伝子の発現の
変化を同時に監視および定量することを可能にした。遺伝子チップテクノロジー
は、実際には可能性のある全ての標的をたまたま含んでいる標的化分析であると
は言え、本質的には非標的化遺伝子発現分析である。これは強力な包括的能力で
あるが、ゲノムが有限且つ単一の実体であるという事実によって可能となった。
類似の表現型能力は、或る生物の全ての代謝産物および蛋白が分かるようにし、
それをチップ上に乗せることであろう。これは、複数の表現型が存在するという
ことだけでなく、事実上無限の数の代謝産物および蛋白が考えられるという事実
のため、不可能である。ゲノム分析の現在の状態を補完するためには、表現型分
析は「実際に」非標的化されていなくてはならない。本明細書に記載の非標的化
代謝プロファイリング技術は、非標的化表現型分析の要件を満足する唯一の足掛
かりである。さらに、この技術はどれか1つの種に限定されるのではなく、全て
の植物および動物種に等しく有効である。
無限の数の考え得る表現型を相互に比較し遺伝子発現と相関させ得るようなやり
方で、この表現型情報を正確且つ再現性あるように作製できるということが、機
能的ゲノム学が直面するジレンマの核心である。分子レベルでは、与えられた生
態系の表現型はプロテオーム(proteome)とメタボローム(metabolome)に分け
られる。遺伝子発現は蛋白合成を引き起こすため、プロテオームが最初のそして
最も直接的な遺伝子発現とのつながりである。しかしながら、代謝経路の複雑な
相互作用のため、与えられた蛋白の発現レベルにおける変化が、それが関与する
かも知れない細胞プロセス全体に及ぼす影響を予想することは困難である。これ
に対してメタボロームは、与えられた或る時点において或る生物に起こっている
全代謝(proteomic)活動の総計である。故にメタボロームは、与えられた任意の
時点での、与えられた任意の生態系の細胞プロセスに及ぼす遺伝子発現の総体的
または最終的影響の直接的尺度である。この理由により、メタボロームは、遺伝
子の機能および操作の影響を実際に理解する上での、二つの表現型のうちより強
力なものであると判明する。本明細書に記載の非標的化代謝プロファイリング技
術は、利用できる唯一の包括的代謝プロファイリング技術である。
非標的化メタボローム分析のための第一の仕事は、メタボローム内の全代謝産物
についてこれらの要件を同時に満たすことである。第二の、そして恐らくより困
難な仕事は、これが遺伝子チップテクノロジーと並行して使用できるよう、充分
なスループットおよび長期安定性を伴ってこれらの要件を満たし得ることである
。このようなテクノロジーは、特定遺伝子の機能の解明に要する時間を大幅に減
少させるであろう。加えて、係る分析のデータベースは、膨大な数の表現型およ
び遺伝子型を客観的且つ定量的に比較することを可能にする。現時点で機能的ゲ
ノム学研究者が利用できるような係る生成物またはテクノロジーは無い。本明細
書に記載の非標的化代謝プロファイリング技術は、多数の種において広範に試験
された。全ての場合において、本技術は、異なる種の様々な遺伝子型および発達
段階の間に存在することが知られている代謝上の変化を立証した。
構成成分の全てを、迅速且つ同時に分離、定量および同定することができる。こ
れは、目的とする代謝産物を先験的に選択することなく達成でき、故に先入観が
排除される。これらのデータはデータベースへとエクスポートされ、そのデータ
ベースは、研究者が、或る試料を別の試料と直接比較すること(即ち、突然変異
体と野生型、開花と茎の伸長、乾燥ストレスと正常の成長条件など)、または代
謝産物濃度によりデータベース全体を体系化すること(即ち、与えられた代謝産
物を最大または最小に発現するのはどの遺伝子型であるか)を可能にする。この
技術は、ヒトの疾病の研究にも同じく適用可能である。この情報を利用するため
には、研究者は、興味を持っている代謝産物の実験式または正確な分子量をタイ
プすればよく、そうすればソフトウェアがしかるべくデータを体系化してくれる
であろう。
発プロセスの多くの局面にとって重要である。典型的には、複雑な混合物中の特
定物質の量は様々な手段によって測定される。例えば、複雑な混合物中の被検体
を測定するためには、目的とする被検体をこの混合物中の他の全ての分子から分
離し、その後個別に測定および同定せねばならない。
ークな化学的および/または物理的特性を利用してその被検体を相互に分離する
。これらのユニークな性質はこの被検体の同定にも使用される。複雑な混合物の
分析に関する過去の公表されている報告では全て、その方法では、未知試料中の
構成成分の存在および/または実体が決定される前に、可能性ある各被検体の、
既知の分析用標準が必要とされている。分析用標準および未知試料は、この方法
により同一方法で処理され、得られたこれらの標準の性質が記録される(例えば
、クロマトグラフィーの保持時間)。この情報を使用して、未知成分を含む試料
が分析でき、もし未知試料中の或る成分が既知の分析用標準の1つと同じ性質を
示したならば、その成分は、その分析用標準と同じものであると推定される。こ
れが標的化分析技術である。標的化分析技術は一方向性である。研究者は既知の
標準から方法の特性へと進むことができるが、方法の特性から既知の標準へと進
むことはできない。研究者は、過去に分析した標準のうち1つのものの存在およ
び/または量を確認またはそれに異議を唱えることができるに過ぎない。研究者
は未知の被検体の方法特性からその化学的実体へと進むことはできない。この型
の分析の主たる欠点は、分析前に同定されなかった分子は測定できないというこ
とである。その結果、有用である可能性のある多くの情報が研究者から失われて
しまう。真に非標的性であるためには、既知であるか未知であるかに関わりなく
、研究者がその混合物の全成分をその方法によって等しく評価できなければなら
ない。これは、明らかにすべき被検体の物理的および/または化学的性質が、分
析法に関係するのではなくその被検体自身の組成(即ち、その原子組成、および
故に正確な質量)に固有である場合にのみ可能である。
さえすればよく、この分析で得られたデータは、科学者が照準を定めている研究
分野に関わりなく全ての科学者が利用可能である。 2. 包括的。非標的化アプローチは全ての代謝産物の変化を評価し、故に遺
伝子機能/機能不全のより迅速且つ正確な決定につながる。 3. 未知の代謝産物の発見。非標的化アプローチは、現在知られておらず標
的化分析シナリオでは監視されない重要な代謝調節物質を同定する可能性を有す
る。 4. 高スループット。この系は完全に自動化でき、分析時間は短く、一日あ
たり1つの機器で100の試料を分析できる。 5. 定量的。この系は再現性があり、有効ダイナミックレンジ>104を有する
。集団全体にわたる代謝産物発現の相対的変化を研究することができる。
ということは、種の遺伝子操作の影響が如何にして研究できるかということにお
ける変革を表す。現在、実際の遺伝子コードについての我々の知識は、このコー
ドを作り上げている遺伝子の機能についての知識よりもはるかに大きい。ゲノム
をマッピングした後では、次に大きな仕事は、これらの遺伝子産物の機能と目的
を決定すること、そして、数多くの目的にかなうこれらの遺伝子およびその発現
の操作が如何にして達成できるかということである。遺伝子操作の影響を研究す
る時間、エネルギー、および費用は大きい。多数の目的のために探索でき、特定
の遺伝子型の代謝産物プロフィールの直接的尺度を含んでいるデータベースは、
特定の遺伝子産物の機能の決定に要する時間を劇的に減少させる可能性を有する
。このようなデータベースは、蛋白発現に影響を及ぼすかも知れないが下流のフ
ィードバック機構により細胞全体または生体レベルでは機能に正味の影響を及ぼ
さない遺伝子を探索する時間と資源を大量に投資するリスクを軽減するであろう
。「Metabolic Profiling: a Rosetta Stone for genomics?」と題された1999年
のCURRENT OPINION IN PLANT BIOLOGYに発表された論文で、Trethewey、Krotzky
およびWillmitzerは、コンピューター技術の急激な発達が、非標的化実験化学遂
行の「可能性」を開いたと指摘した。無限の自由をもって仕事をするということ
は可能でないと認識しつつ、実験後データ処理の力がこの非標的化アプローチを
可能にするであろうという意見が提示された。この論文に記載の非標的化アプロ
ーチは、代謝産物データの非標的化収集ではなく、代謝産物データの取得後分析
を扱っているに過ぎない。
単純でもない。複雑な混合物の非標的化分析を取り巻く三つの主たる問題は、混
合物中の全成分を分離および同定できること;この分析から生じる大量のデータ
を、研究に利用できるフォーマットに体系化できること;そして、このデータを
、自動化様式で、且つ程良い時間で取得できることである。
提供される。第一の工程は、既知分子の同定データを含むデータベースを提供す
ることを含む(このデータベースは、種、代謝プロセス、細胞内位置などにより
体系付けられた、自然界でかつて同定された全分子の元素組成を含む)。第二の
工程は、複数の未同定分子を含む複雑な試料をフーリエ変換イオンサイクロトロ
ン質量分析機に導入して、その複雑な試料中の分子に関するデータを取得するこ
とを含む。第三の工程は、試料中の分子の比較を経て同定に到達するため、この
複雑な試料中の分子に関する集められたデータを既知分子の同定データと比較す
ることを含む。データベース中に現れない分子(即ち未知分子)は、それらの実験
式を決定することにより自動的に同定される。したがって、この方法は、既に同
定されている特定の分子に関連する、複雑な混合物内部の新たな分子を迅速に同
定すると共に、既に定義されている分子のクラスまたは範疇と関連性を持たない
、複雑な混合物中の分子を同定することを可能にする。その結果、複雑な混合物
の分析は極めて単純化される。
の高分解能を使用して、異なる実験式を有する混合物内部の成分を全て分離する
。これは石油蒸留製品については示されているが、付加イオンが問題となり得る
「軟」イオン化方式でイオン化される水性生体試料では示されていない。実験式
の決定を可能にするFTMSの正確な質量解析能は広範に確立されている。さらに、
FTMSは高分解/正確質量2D MS/MSを実施することができ、これは、同一実験式を
有する成分の実体を確認するのに使用できる構造情報を提供し、そして共通の構
造成分に基づく代謝産物の体系化を可能にする。この能力は孤立した研究グルー
プによって示されたが、市販の機器では利用できない。これらの能力を自動化試
料注入系ならびに自動化データ統合およびデータベース系と統合することにより
、複雑な混合物内部の全成分を迅速且つ同時に分析することができる。次いでこ
のデータを、探索できそして試料または被検体により体系化され得るデータベー
ス中にエクスポートする。Trethewey、KrotzkyおよびWillmitzerの提唱したアプ
ローチとは異なり、本方法は実験後のデータ処理の進み具合に依存しないことに
留意されたい。本明細書に記載の非標的化代謝プロファイリング技術は、単純且
つ圧縮されたデータ群を作製する。記載したデータベースを体系化および解釈す
ることのできるコンピューター技術は容易に利用可能である。新たな進歩は必要
ない。さらに、この技術はTrethewey、KrotzkyおよびWillmitzerのアプローチに
内在していた有限の限界を持たない。
れる以下の記述からより明らかとなるであろう。この描画および図面は例示のみ
の目的であり、いかなるやり方によっても本発明の範囲を示された特定の態様(
群)に限定する意図はない。
。本発明の目的は、多数の複雑試料、例えば生体抽出物を分析する手段を提供す
ること、および、分析が完了した後にその情報を、試料間の相違を決定するため
に、非標的化様式で解析できることである。
ラムを更に利用して又は利用せずに、複雑試料をFTMS 12内に直接注入する。
PCI、FAB、SIMS、MALDI等)の1つによってイオン化され、次いでさらなる質量選
択的前分離(四重極、六重極など)を行いつつまたは行わずにイオンサイクロトロ
ン共鳴(ICR)セル中に移される。次にこのイオンは分離され、同時にMS/MSを行い
つつまたは行わずにICRセル中で測定される。集められたデータ(質量スペクトル
)は、既知の濃度の既知分子による検定を行いつつまたは行わずに統合され(各イ
オンの質量、相対強度、絶対強度が測定される)そして処理される。アイソトー
プの脱離と実験式の計算をしたまたはしていないこれらのデータを次に、将来の
比較および機能分析のためにデータを体系化し保存するデータベース16に移す。
データベースに保存されたならば、個々の試料は相互に比較ができ、選択された
試料間で異なる濃度を示す分子を表示することができる。データベース全体を特
定分子について探索することができる。データベース中の試料を最高濃度から最
低濃度へと、またはその逆に列挙することができる。この分析で検出された分子
は既知分子のデータベースと比較でき、当該分子は自動的に同定される。既知分
子と合致しない分子に関しては、最も可能性のある実験式が表示され得る。
報量の劇的な増大がある(報告されている最も包括的な標的化分析法と比較して>
10x)。混合物の既知および未知の成分両者についての情報が集められる。データ
収集の効率が増大する(データ収集は、報告されている標的化分析技術よりおよ
そ10x速い)。未知試料の公平な比較のための根拠を提供する。代謝プロセスの小
さな部分集合だけに及ぼす影響ではなく全細胞代謝に及ぼす遺伝子修飾の影響が
決定できる(即ち、異なる代謝プロセス間の関係が研究できる)。全代謝産物を分
析することにより、途絶している代謝プロセス内の実際の工程が決定できる。蛋
白発現には影響するが細胞代謝には正味の影響を及ぼさない遺伝子修飾が同定で
きる。これらの分析の全ては1回の迅速な分析で同時に完了し、一方、同じデー
タを得るためにははるかに高い費用をかけて時間のかかる多数の分析を実施せね
ばならない。
分析とその後のデータベース形成の概念を導入したものはない。記載した方法は
、これまでFTMSで用いられなかった能力を認識し利用している。FTMSは複雑な生
体試料中にある異なる実験式を有する全ての代謝産物を分離する理論的分解能を
持っている。FTMSは、複雑な生体試料中の全代謝産物に実験式を割り当てる、理
論的に正確な質量能を持っている。FTMSは複雑な生体試料中の全代謝産物に2次
元MS/MSを実施する能力を持っている。その被検体が分離でき次いでそれらの実
験式およびMS/MSフラグメントデータに基づき、そしてまたはそれらを既知の被
検体のデータベースと比較することにより同定できるならば、複雑な生体試料中
にどんな代謝産物が存在するのかが先験的に分かっている必要はない。複雑試料
を互いに比較して、どの被検体が試料間で異なる強度を持つのかを決定できる。
データベースは被検体により、または共通のMS/MSフラグメントにより体系化で
きる。このアプローチは、生物の遺伝子操作、環境の変化、または発達の変化の
結果としての遺伝子機能を解明するのに必要な時間と資源を著しく減少させる。
記載した方法発明の多くの適用のうちの1つは、機能的ゲノム学研究での遺伝子
機能の決定を包含する。
S法およびその他のスクリーニング法が開発されている。本発明が新規であり且
つ自明でない主たる理由は、これが解析用分析のために基本的に異なる戦略を使
用していること、そして高度に特殊化された機器および方法によってのみ可能で
あることである。少なくとも10年間の間に数多くの独立したFTMSの理論的研究能
力が知られてきたが、FTMSは標的化法でのみ、そして特殊化された研究目的のた
めにのみ用いられてきた。過去10年間、本発明の範囲内で使用されたFTMSの適用
を記載したグループは無かった。本発明は、幾つかの理論的FTMS能力を、複雑な
混合物の分析および解釈に商業的用途を有する、包括的な、非標的化代謝プロフ
ァイリング法と結び付けることを含んでいる。
的情報(種、関係している代謝プロセス、細胞および細胞内位置など)を、商業的
データベースプログラム中に入力する(即ち、マイクロソフトEXCEL、第I表)。こ
れらの代謝産物の正確な一アイソトープ質量は、[M+H]+および[M-H]-の正確な質
量によって自動的に決定される(M+HおよびM-Hは、プロトン(H+)が、その代謝産
物に加わって正に荷電したイオンが作られた場合、またはその代謝産物から除去
されて負に荷電した代謝産物が作られた場合の、当該代謝産物の質量を指す)。
複雑試料のFTMS分析から集められたデータは、次いでこのデータベースと比較し
て、複雑試料中の成分の多くを直ちに同定することができる。
をそれらの生物学的起源から抽出する。方法は通常その試料の起源(即ち、葉組
織、根組織、血液、尿、脳など)に応じて修飾する。例えば、植物の葉の試料0.1
gを、50/50 MeOH/0.1%蟻酸1.0ml、および3個の小ガラスビーズを入れた試験管に
入れ、1分間攪拌して試料をホモジナイズすることにより抽出する。次にこの試
験管を5分間遠心分離する。次いで上清100ulを試験管から96ウェル平板に移す。
この96ウェル平板を自動サンプラー上に置く。上清20ulをFTMS中に注入する。
.1%水酸化アンモニウム、そして全ての正のイオン分析のために50/50 MeOH/0.1%
蟻酸。
ラ能動遮蔽超電導磁石を具備したBruker Daltonics APEX IIIフーリエ変換質量
分析機(FTMS)。ESI、APCI、およびイオン移動条件は、セリン、テトラ-アラニン
、レセルピン、HP Mix、および副腎皮質刺激ホルモンフラグメント4-10の標準ミ
ックスを用いて感受性および解析について最適化した。機器条件は、質量範囲10
0-1000amuにわたりイオン強度と広帯域蓄積について最適化した。1メガワードの
データファイルを取得し、sinmデータ変換をフーリエ変換および強度計算の前に
実施した。
囲にわたり質量の正確性を内部検定した。
FTMSに導入する。試料溶液がFTMSの源に到達すると(源とは、FTMSが試料溶液中
の分子をイオン化する場所である)、分子は、使用された特定のイオン化源の原
理に従いイオン化される。この源は、イオン化の型に応じて、質量分析機の外部
にあることも内部にあることもある(例えば、ESIおよびAPCIでは、イオンは質量
分析機の外部で生成し、しかる後質量分析機に移送され、一方電子衝撃イオン化
では、分子は質量分析機の内部でイオン化される)。生成し質量分析機に移送さ
れた(必要ならば)イオンは、次に分離され、それらの質量対電荷比に基づき質量
分析機で検出される。
被検体の実体についての事前の知識無しで全ての被検体について構造特異的な情
報(正確なMS/MSフラグメント質量を伴うまたは伴わない正確な質量)が得られ、
次いでこのデータを、包括的データベースに協調的な方法でフォーマットする。
の13Cアイソトープおよび1つの電荷を持つ生物学的代謝産物に対応しない質量
欠損を有するピークを除去する;
者が提供する元素制約に従い、機器製造者のソフトウェアパッケージの一部であ
る質量分析プログラムを用いて分析する。このプログラムは、或る選択された誤
差範囲内で、与えられた質量において可能な考え得る元素組成を全て報告する。
のデータ(ファイル名、試料ID、質量、相対強度、絶対強度、実験式(群))のみが
最終処理されたデータファイルにエクスポートされる(第II表)。それぞれの試料
の分析がこのような最終処理されたデータファイルを産む。
が作製できる。このような三つのデータベースは、
ースを作製する(第III表); c) 試料群全体を1個の対照試料と直接比較し、次いでこの群の全試料の組み
合わせを1つのデータベースに入れ、この群対共通対照内部での比較を可能にす
る(図8)。
を示す。図7-12は、本発明者等が観察したこの経路中の様々な代謝産物を示す。
著しく相違する化学組成の分子を観察できたことに注目されたい(アミノ酸、酸
、flavenoid、グルコシド)。ここで本発明者等は、発達段階(緑-白-変化-赤)の
機能として単一の遺伝子型(赤いイチゴ)内での変化を観察し、それを異なる遺伝
子型(白色突然変異体)と比較することができた。本明細書に記載の非標的化代謝
プロファイリング技術のみがこの広いスペクトルを有する。さらに、第IV表で指
摘したように、メタボロームにおけるこれらの変化は、遺伝子発現における変化
と直接相関する。
分かっている3種の異なるアラビドプシス・タリアナ(Arabidopsis thaliana)
突然変異体(TU1、TU3、TU5)を野生型(WT)と比較した。この例において本明細書
に記載の非標的化代謝プロファイリング技術は、前の結果を確認でき、そしてか
つて観察されたことがなかったグルコシノレートの変化を同定することができた
。
シド(図16)が、色の原因となる代謝産物であると予想された。しかしながら、非
標的化代謝プロファイリング法で分析したところ、予想した代謝産物は観察され
なかった。未知の代謝産物(図17)が検出され、タバコの花の色の原因となる代謝
産物であると同定された(第IX表)。
の滲出物を、異常な生育条件(不充分な燐酸塩)下で生育させた人参の根由来の滲
出物と比較した。非標的化代謝プロファイリングを用いて本発明者等は、低燐酸
塩の条件下で共生している真菌の生育を促進するために分泌される重要な植物ホ
ルモンを同定することができた。
第VII表および第VIII表) この実施例では、上記の低燐酸塩条件において増加することが観察された代謝
産物について、正確なMS/MSフラグメント化データを集めた。類似の基礎構造を
有する分子のクラスを一群とすることができる(この場合、C10H9N6O2フラグメン
トを伴う全代謝産物)。この能力は、異なる複雑混合物を探索および特性決定す
る能力を大幅に増強する。
の数、および異なる発達段階間で濃度を変化させることが観察された代謝産物の
数を確認した。事実上全ての進行中の代謝プロセスを個別にまたは相互の関連に
おいて監視および評価ができるようにするということが、この方法の包括的性格
である。他の技術でこの能力を有するものは無い。
ことができる。このデータベースは正確な一アイソトープ質量で構成されている
。ユニークな実験式を有する分子は全てユニークな正確な質量を持っている。こ
の質量は一定であり、且つ本明細書で論じた方法から独立しており、複雑試料中
の全成分を非標的化様式で分析することを可能にしている。
抽出物由来のものであり、下部のスペクトルは赤色段階のイチゴの抽出物由来の
ものである。上に示した質量範囲で500以上のユニークな化学物質が観察された(
100-350amu;これは分析された全体の質量範囲(100-5000)の部分集合に過ぎない
)。
量範囲を示している。
を分離するためにこの極めて高い分離が必要であり、このようにして二つの試料
を比較でき、変化がもしあればそれを測定することができる。
差)
れは高度な分解性および質量の正確性の故にFTMS分析においてのみ可能である)
。次いで、残りのピークを、研究者が選択した特定の制約を使用し、機器に含ま
れる質量分析プログラムを用いて自動分析する(上の例では、炭素(C)、水素(H)
、酸素(O)、窒素(N)、硫黄(S)、または燐(P)の適当な組み合わせを有するピーク
のみを報告する)。すると、最終データセットは1ppm(err)未満の測定精度を有す
る一アイソトープの単一荷電代謝産物のみを含むことになる。
対発現に従いデータを並べ替えた。このデータは任意のフィールドで体系化でき
る。観察されたことは、代謝産物C10H20O10は緑色段階で観察される濃度の少な
くとも22923%の濃度を有するということである(この代謝産物は緑色段階では観
察されず、そのため数値はバックグラウンドノイズの%である)。この代謝産物は
その実験式により、イチゴに観察されそれらに赤色を与える主要な色素、ペラル
ゴニジン-3-グルコシドであると同定できる。 このプロセスを自動化する。
段階対緑色段階)
化代謝プロファイリングの力を示す。非標的化代謝プロファイリングにより研究
者は代謝経路全体を同時に監視することができる。このように多様な範囲の被検
体を同時に分析できる方法は他に無い。上に例示した被検体は全て、本明細書に
示した方法および概念を用いて収集した非標的化データから抽出した。
較 アラビドプシスグルコシノレート突然変異体
術の適用可能性を例示する。4種の突然変異体(TU1、TU3、TU5、およびTU7)の非
標的代謝プロフィールをそれらの野生型と比較した。ここに本発明者等は、標的
化分析を用いて過去に分析されたグルコシノレートを同定および監視できるばか
りでなく、かつて同定されなかったグルコシノレートを同定することができたこ
とを示す。本発明者等の分析の全てに該当することであるが、他の代謝産物も全
て評価のために利用可能である。
燐酸塩(エステル)の存在下または不在下でのニンジン根exuate)。-P画分に増大
が観察された代謝産物の一覧。
、本発明者等の技術を如何に使用できるかを例示している。ここに本発明者等は
、燐酸塩(エステル)条件に対する植物の反応を調節することに関与する重要分子
を検出および同定することができた。この能力により、研究者は、環境条件の変
化が生物の生体機能にどのような影響を及ぼすのかを決定することができる。
られない意義深い情報を提供するかを示している。この例において、研究者は、
タバコの花の主たる色成分は分かっている(C15H10O6-グルコシド)と考えたが、
本発明者等の分析は、タバコの花の主たる色成分が実際はラムノグルコシドであ
ることを示した。これは、分析後に未知成分を同定できるという力を示している
。現在この型の分析を提供する技術は、他には存在しない。
よびイオン化条件で観察された代謝産物の一覧。 観察されたユニークな代謝産物の数 50/50 ACN 両者 合計 ESI+ 1143 1054 540 1657 ESI- 966 790 211 1545 APCI+ 979 1431 615 1795 APCI- 898 1205 370 1733 合計 3986 4480 1736 6730
は、様々な環境、遺伝的、および発達条件の下での生物の代謝プロフィールを総
合的に比較することを可能にする。
続く事物が包含されることを意味しているが、特に言及されていない事物が除外
される訳ではない。不定冠詞「a」による或る要素の表示は、その文脈が明らか
に1つの、そしてただ一つの要素があることを要求していない限り、1以上の要
素が存在する可能性を排除しない。
態様に修飾を施し得るということは、当業者には明らかであろう。
集められた生のデータ(質量スペクトル)の例示である。質量範囲は100-350amuを
示した。
集められた生のデータ(質量スペクトル)の例示である。10amuの質量範囲を示し
た。
集められた生のデータ(質量スペクトル)の例示である。1amuの質量範囲を示した
。
集められた生のデータ(質量スペクトル)の例示である。質量範囲は100-350amu0.
1amuウインドウを示した。
ペクトルの例示である。
スペクトルの例示である。
質量スペクトルの例示である。
トルの例示である。
クトルの例示である。
された質量スペクトルの例示である。
伝的突然変異体と野生型との比較および未知代謝産物の同定)。3-メチルチオブ
チルグルコシノレートにおける相対変化を例示した。
伝的突然変異体と野生型との比較および未知代謝産物の同定)。3-メチルスルフ
ィニルプロピルグルコシノレートにおける相対変化を例示した。
伝的突然変異体と野生型との比較および未知代謝産物の同定)。3-メチルスルフ
ィニルヘプチルグルコシノレートにおける相対変化を例示した。
る代謝産物の位置決定)。
謝産物の位置決定)。
Claims (25)
- 【請求項1】 既知分子を同定するデータを含む既知分子のデータベース(1
6)を提供し;複数の未同定分子を含む複雑な試料をフーリエ変換イオンサイクロ
トロン質量分析機(FTMS)(12)に導入して当該複雑試料中の分子に関する同定およ
び定量データを得;当該試料中の分子の同定に到達するために、複雑試料中の分
子に関する収集されたデータを既知分子の同定データと比較し;そして当該複雑
試料から収集した同定および定量データの全てから、非標的化代謝産物データベ
ースを作り出す、の工程を含む、非標的化複雑試料分析のための方法。 - 【請求項2】 当該複雑試料が生物学的試料である、請求項1に記載の方法
。 - 【請求項3】 当該複雑試料がコンビナトリアル化学合成試料である、請求
項1に記載の方法。 - 【請求項4】 同定データが親分子の実験的に決定された実験式であり、そ
の理論質量が、実験的に測定された質量の相対誤差1.0ppm以内で合致している、
請求項1に記載の方法。 - 【請求項5】 同定データが、1.0ppm未満の相対測定誤差で実験的に測定さ
れた親化合物の正確な質量である、請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】 同定データが、5.0ppm未満の相対測定誤差で実験的に測定さ
れた親化合物のフラグメントの正確な質量である、請求項1に記載の方法。 - 【請求項7】 同定データが実験的に決定された親分子のフラグメント分子
の実験式であり、その理論質量が実験的に測定された質量の相対誤差5.0ppm以内
で合致している、請求項1に記載の方法。 - 【請求項8】 定量データが親分子の相対および/または絶対強度である、
請求項1に記載の方法。 - 【請求項9】 定量データがフラグメント分子の相対および/または絶対強
度である、請求項1に記載の方法。 - 【請求項10】 非標的化代謝産物データベースが、正確な質量(1.0ppm以
内の相対誤差で測定された質量と定義される)により既知代謝産物を探索できる
よう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項11】 非標的化代謝産物データベースが実験式により既知代謝産
物を探索できるよう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項12】 非標的化代謝産物データベースが親分子の正確な質量によ
り代謝産物を同定できるよう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項13】 非標的化代謝産物データベースが親分子の実験式により代
謝産物を同定できるよう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項14】 非標的化代謝産物データベースが親分子のフラグメントの
実験式により代謝産物を同定できるよう体系化されている、請求項1に記載の方
法。 - 【請求項15】 非標的化代謝産物データベースが親分子のフラグメントの
正確な質量により代謝産物を同定できるよう体系化されている、請求項1に記載
の方法。 - 【請求項16】 非標的化代謝産物データベースが、各代謝産物の相対強度
、存在、および/または不在を決定するといったように、二つの試料を互いに比
較できるよう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項17】 非標的化代謝産物データベースが、1またはそれ以上の「
被験」試料を、「被験」試料中に存在する代謝産物の強度、存在、および/また
は不在を、対照試料およびその他の被験試料に比較して決定できるといったよう
に、「対照」試料と比較できるよう体系化されている、請求項1に記載の方法。 - 【請求項18】 非標的化代謝産物データベースが、決定された相対強度の
昇順または降順にデータを並べ替え、表示および報告できるよう体系化されてい
る、請求項1、16、または17に記載の方法。 - 【請求項19】 非標的化代謝産物データベースが、親分子のフラグメント
の正確な質量に従ってデータを並べ替え、表示および報告できるよう体系化され
ている、請求項1、16、または17に記載の方法。 - 【請求項20】 非標的化代謝産物データベースが、親分子のフラグメント
の実験式に従ってデータを並べ替え、表示および報告できるよう体系化されてい
る、請求項1、16、または17に記載の方法。 - 【請求項21】 請求項16、17、18、19、20に記載の方法、遺伝的修飾によ
り影響を受けた遺伝子の機能を決定する目的のための、遺伝的に修飾された「被
験」生物および遺伝的に修飾されていない「対照」生物由来の生物学的試料から
の非標的代謝産物データベースの中に含まれるデータと、同じ当該生物からの遺
伝子発現データとの相関。 - 【請求項22】 請求項16、17、18、19、20に記載の方法、被験環境により
影響を受けた遺伝子の機能を決定する目的のための、「被験」環境および「対照
」環境に暴露された生物由来の生物学的試料からの非標的代謝産物データベース
の中に含まれるデータと、同じ当該条件下の同じ当該生物からの遺伝子発現デー
タとの相関。 - 【請求項23】 請求項22に記載の方法、被験環境はその機能に影響を及ぼ
し得る生物に付与される何らかの内的または外的力であるとみなされる。例には
、薬物、殺虫剤、栄養素、もしくはその他の化学物質への暴露またはその停止、
旱魃、霜、熱といった天候条件、ストレスのような心理的条件が包含されるがこ
れらに限定される訳ではない。 - 【請求項24】 請求項16、17、18、19、20に記載の方法、当該生物の発達
の変化により影響を受ける遺伝子の機能を決定する目的のための、異なる発達段
階にある生物由来の生物学的試料からの非標的代謝産物データベースの中に含ま
れるデータと、同じ当該発達段階にある同じ当該生物からの遺伝子発現データと
の相関。 - 【請求項25】 請求項16、17、18、19、20に記載の方法、当該生物の疾病
状態により影響を受けた遺伝子の機能を決定する目的のための、健康な生物およ
び病的生物由来の生物学的試料からの非標的代謝産物データベースの中に含まれ
るデータと、同じ当該生物からの遺伝子発現データとの相関。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009528517A (ja) * | 2006-02-28 | 2009-08-06 | フェノメノーム ディスカバリーズ インク | 認知症及び他の神経障害の診断方法 |
JP2011510300A (ja) * | 2008-01-16 | 2011-03-31 | メタボロン インコーポレーテッド | 複合混合物の化学成分の組成を決定するためのシステム、方法、及びコンピュータ読み取り可能な媒体 |
Families Citing this family (74)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2298181C (en) * | 2000-02-02 | 2006-09-19 | Dayan Burke Goodnough | Non-targeted complex sample analysis |
WO2001078652A2 (en) | 2000-04-14 | 2001-10-25 | Metabolon, Inc. | Methods for drug discovery, disease treatment, and diagnosis using metabolomics |
US7329489B2 (en) | 2000-04-14 | 2008-02-12 | Matabolon, Inc. | Methods for drug discovery, disease treatment, and diagnosis using metabolomics |
US6680203B2 (en) | 2000-07-10 | 2004-01-20 | Esperion Therapeutics, Inc. | Fourier transform mass spectrometry of complex biological samples |
US20040121309A1 (en) | 2002-12-06 | 2004-06-24 | Ecker David J. | Methods for rapid detection and identification of bioagents in blood, bodily fluids, and bodily tissues |
US20030027135A1 (en) | 2001-03-02 | 2003-02-06 | Ecker David J. | Method for rapid detection and identification of bioagents |
US7226739B2 (en) | 2001-03-02 | 2007-06-05 | Isis Pharmaceuticals, Inc | Methods for rapid detection and identification of bioagents in epidemiological and forensic investigations |
US7666588B2 (en) | 2001-03-02 | 2010-02-23 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for rapid forensic analysis of mitochondrial DNA and characterization of mitochondrial DNA heteroplasmy |
US7217510B2 (en) | 2001-06-26 | 2007-05-15 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Methods for providing bacterial bioagent characterizing information |
US8073627B2 (en) * | 2001-06-26 | 2011-12-06 | Ibis Biosciences, Inc. | System for indentification of pathogens |
US20040019429A1 (en) | 2001-11-21 | 2004-01-29 | Marie Coffin | Methods and systems for analyzing complex biological systems |
JP4767496B2 (ja) * | 2001-12-08 | 2011-09-07 | マイクロマス ユーケー リミテッド | マススペクトル測定方法 |
GB2394545B (en) * | 2001-12-08 | 2005-03-16 | Micromass Ltd | Method of mass spectrometry |
IL163617A0 (en) * | 2002-03-22 | 2005-12-18 | Phenomenome Discoveries Inc | Method of visualizing non-targeted metabolomic data generated from fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometers |
US6792333B2 (en) * | 2002-06-04 | 2004-09-14 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Product management method, program for performing product management, and storage medium having recorded the program therein |
JP2006516193A (ja) | 2002-12-06 | 2006-06-29 | アイシス・ファーマシューティカルス・インコーポレーテッド | ヒトおよび動物における病原体の迅速な同定方法 |
US8057993B2 (en) | 2003-04-26 | 2011-11-15 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for identification of coronaviruses |
US7964343B2 (en) | 2003-05-13 | 2011-06-21 | Ibis Biosciences, Inc. | Method for rapid purification of nucleic acids for subsequent analysis by mass spectrometry by solution capture |
US8158354B2 (en) | 2003-05-13 | 2012-04-17 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for rapid purification of nucleic acids for subsequent analysis by mass spectrometry by solution capture |
US7425700B2 (en) | 2003-05-22 | 2008-09-16 | Stults John T | Systems and methods for discovery and analysis of markers |
US20120122101A1 (en) | 2003-09-11 | 2012-05-17 | Rangarajan Sampath | Compositions for use in identification of bacteria |
US8097416B2 (en) | 2003-09-11 | 2012-01-17 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for identification of sepsis-causing bacteria |
US8546082B2 (en) | 2003-09-11 | 2013-10-01 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for identification of sepsis-causing bacteria |
US7666592B2 (en) | 2004-02-18 | 2010-02-23 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for concurrent identification and quantification of an unknown bioagent |
JP4810533B2 (ja) | 2004-05-24 | 2011-11-09 | アイビス バイオサイエンシズ インコーポレイティッド | ディジタルスレショルド化による選択的イオン濾過作用を用いた質量分光測定法 |
US20050266411A1 (en) | 2004-05-25 | 2005-12-01 | Hofstadler Steven A | Methods for rapid forensic analysis of mitochondrial DNA |
US7811753B2 (en) | 2004-07-14 | 2010-10-12 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for repairing degraded DNA |
WO2006135400A2 (en) | 2004-08-24 | 2006-12-21 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Methods for rapid identification of recombinant organisms |
CA2600184A1 (en) | 2005-03-03 | 2006-09-08 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Compositions for use in identification of adventitious viruses |
US8084207B2 (en) | 2005-03-03 | 2011-12-27 | Ibis Bioscience, Inc. | Compositions for use in identification of papillomavirus |
EP1894018A1 (en) * | 2005-06-03 | 2008-03-05 | MDS Inc. doing business through its MDS Sciex Division | System and method for analysis of compounds using a mass spectrometer |
JP2009502137A (ja) | 2005-07-21 | 2009-01-29 | アイシス ファーマシューティカルズ インコーポレイティッド | 核酸変種の迅速な同定および定量のための方法 |
EP1931995A4 (en) | 2005-09-12 | 2010-08-04 | Phenomenome Discoveries Inc | METHODS FOR DIAGNOSING PATHOLOGICAL CONDITIONS DUE TO COLORECTAL CANCER AND OVARIAN CANCER |
EP1932164B1 (en) * | 2005-09-15 | 2013-04-24 | Phenomenome Discoveries Inc. | Method and apparatus for fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry |
US7462818B2 (en) * | 2005-11-04 | 2008-12-09 | Agilent Technologies, Inc. | Determination of chemical empirical formulas of unknown compounds using accurate ion mass measurement of all isotopes |
KR20090006837A (ko) | 2006-03-24 | 2009-01-15 | 페노미넘 디스커버리스 인코포레이티드 | 전립선 암 진단용 생물표지자 및 그의 제조방법 |
EP2010679A2 (en) | 2006-04-06 | 2009-01-07 | Ibis Biosciences, Inc. | Compositions for the use in identification of fungi |
BRPI0712812A2 (pt) * | 2006-05-26 | 2012-10-23 | Phenomenome Discoveries Inc | biomarcadores úteis para diagnosticar esclerose múltipla e outras desordens e seus metodos |
CA2663029C (en) | 2006-09-14 | 2016-07-19 | Ibis Biosciences, Inc. | Targeted whole genome amplification method for identification of pathogens |
US8849577B2 (en) | 2006-09-15 | 2014-09-30 | Metabolon, Inc. | Methods of identifying biochemical pathways |
US20100086960A1 (en) * | 2007-02-01 | 2010-04-08 | Phenomenome Discoveries Inc. | Methods for the diagnosis of ovarian cancer health states and risk of ovarian cancer health states |
US9034923B2 (en) | 2007-02-08 | 2015-05-19 | Phenomenome Discoveries Inc. | Methods for the treatment of senile dementia of the alzheimer's type |
EP2126132B1 (en) | 2007-02-23 | 2013-03-20 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods for rapid foresnsic dna analysis |
CA2680748C (en) * | 2007-04-13 | 2012-08-28 | Phenomenome Discoveries Inc. | Methods for the diagnosis and risk assessment of plasmalogen deficiency mediated diseases of aging |
US9598724B2 (en) | 2007-06-01 | 2017-03-21 | Ibis Biosciences, Inc. | Methods and compositions for multiple displacement amplification of nucleic acids |
EP2183589A4 (en) | 2007-07-26 | 2011-03-16 | Phenomenome Discoveries Inc | METHODS FOR THE DIAGNOSIS, RISK ASSESSMENT AND MONITORING OF AUTISM SPECTRUM DISORDERS |
US8073635B2 (en) * | 2008-02-15 | 2011-12-06 | Dh Technologies Development Pte. Ltd. | Method of quantitation by mass spectrometry |
US8550694B2 (en) | 2008-09-16 | 2013-10-08 | Ibis Biosciences, Inc. | Mixing cartridges, mixing stations, and related kits, systems, and methods |
WO2010033625A1 (en) | 2008-09-16 | 2010-03-25 | Ibis Biosciences, Inc. | Microplate handling systems and related computer program products and methods |
WO2010033627A2 (en) | 2008-09-16 | 2010-03-25 | Ibis Biosciences, Inc. | Sample processing units, systems, and related methods |
EP2396803A4 (en) | 2009-02-12 | 2016-10-26 | Ibis Biosciences Inc | IONIZATION PROBE ASSEMBLIES |
WO2010104798A1 (en) | 2009-03-08 | 2010-09-16 | Ibis Biosciences, Inc. | Bioagent detection methods |
WO2010114842A1 (en) | 2009-03-30 | 2010-10-07 | Ibis Biosciences, Inc. | Bioagent detection systems, devices, and methods |
EP2454000A4 (en) | 2009-07-17 | 2016-08-10 | Ibis Biosciences Inc | SYSTEMS FOR IDENTIFYING BIOLOGICAL SUBSTANCES |
WO2011008971A1 (en) | 2009-07-17 | 2011-01-20 | Ibis Biosciences, Inc. | Lift and mount apparatus |
WO2011014811A1 (en) | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Ibis Biosciences, Inc. | Capture primers and capture sequence linked solid supports for molecular diagnostic tests |
US9080209B2 (en) | 2009-08-06 | 2015-07-14 | Ibis Biosciences, Inc. | Non-mass determined base compositions for nucleic acid detection |
EP2483697B2 (en) | 2009-10-01 | 2017-07-05 | Phenomenome Discoveries Inc. | Method to diagnose pancreatic cancer |
US9890408B2 (en) | 2009-10-15 | 2018-02-13 | Ibis Biosciences, Inc. | Multiple displacement amplification |
WO2011115840A2 (en) | 2010-03-14 | 2011-09-22 | Ibis Biosciences, Inc. | Parasite detection via endosymbiont detection |
WO2013170204A1 (en) * | 2012-05-11 | 2013-11-14 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Augmented reality for workflow assistance |
WO2014176435A2 (en) | 2013-04-25 | 2014-10-30 | Bergo Vladislav B | Microarray compositions and methods of their use |
WO2016145390A1 (en) * | 2015-03-12 | 2016-09-15 | Mars, Incorporated | Ultra high resolution mass spectrometry and methods of using the same |
CN105467056A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-04-06 | 中国检验检疫科学研究院 | 一种茄果类蔬菜中708种农药残留gc-q-tof/ms侦测技术 |
CN105467057A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-04-06 | 中国检验检疫科学研究院 | 一种柑橘类水果中708种农药残留gc-q-tof/ms侦测技术 |
US10006925B2 (en) | 2016-05-30 | 2018-06-26 | Universal Diagnostics, S. L. | Methods and systems for metabolite and/or lipid-based detection of colorectal cancer and/or adenomatous polyps |
US11036779B2 (en) * | 2018-04-23 | 2021-06-15 | Verso Biosciences, Inc. | Data analytics systems and methods |
GB201809018D0 (en) | 2018-06-01 | 2018-07-18 | Highchem S R O | Identification of chemical structures |
CN109918056A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-21 | 深圳市绘云生物科技有限公司 | 一种代谢物批量定量软件系统 |
CN110110743B (zh) * | 2019-03-26 | 2019-12-31 | 中国检验检疫科学研究院 | 一种七类质谱谱图自动识别系统与方法 |
CN117169534A (zh) | 2019-08-05 | 2023-12-05 | 禧尔公司 | 用于样品制备、数据生成和蛋白质冠分析的系统和方法 |
CN114839298B (zh) | 2019-12-28 | 2024-06-07 | 中精普康(北京)医药科技有限公司 | 一种用于检测结直肠癌或腺瘤的生物标志物及其方法 |
CN112540139B (zh) * | 2020-12-16 | 2022-07-15 | 杭州汇健科技有限公司 | 一种代谢谱检测用的分子量校准品试剂盒及其制备方法、使用方法 |
WO2023104771A2 (en) * | 2021-12-07 | 2023-06-15 | Deutsches Krebsforschungszentrum Stiftung des öffentlichen Rechts | An automated system for providing at least one sample for electrospray ionization in a mass spectrometer system |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999045150A1 (en) * | 1998-03-02 | 1999-09-10 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Mass spectrometric methods for biomolecular screening |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4978852A (en) * | 1988-09-08 | 1990-12-18 | Cornell Research Foundation, Inc. | Hadamard transform measurement of MSN Fourier-transform mass spectra |
US4956788A (en) * | 1988-11-28 | 1990-09-11 | University Of The Pacific | PC-based FT/ICR system |
US5233190A (en) * | 1990-03-16 | 1993-08-03 | Leybold Inficon Inc. | Fourier transform molecular spectrometer |
US6017693A (en) | 1994-03-14 | 2000-01-25 | University Of Washington | Identification of nucleotides, amino acids, or carbohydrates by mass spectrometry |
US5668373A (en) | 1996-04-26 | 1997-09-16 | Trustees Of Tufts College | Methods and apparatus for analysis of complex mixtures |
GB9617852D0 (en) | 1996-08-27 | 1996-10-09 | Univ Manchester Metropolitan | Micro-organism identification |
GB9624927D0 (en) | 1996-11-29 | 1997-01-15 | Oxford Glycosciences Uk Ltd | Gels and their use |
CA2339817A1 (en) | 1998-08-12 | 2000-02-24 | Zycos Inc. | Profiling and cataloging expressed protein tags |
US20020009394A1 (en) | 1999-04-02 | 2002-01-24 | Hubert Koster | Automated process line |
DE60031030T2 (de) | 1999-04-06 | 2007-05-10 | Micromass UK Ltd., Simonsway | Verfahren zur Identifizierung von Peptiden und Proteinen mittels Massenspektromterie |
EP1047107B1 (en) | 1999-04-06 | 2006-10-04 | Micromass UK Limited | Method of identifying peptides and protein by mass spectrometry |
US6677114B1 (en) * | 1999-04-20 | 2004-01-13 | Target Discovery, Inc. | Polypeptide fingerprinting methods and bioinformatics database system |
CA2370749A1 (en) | 1999-04-20 | 2000-10-26 | Target Discovery, Inc. | Polypeptide fingerprinting methods, metabolic profiling, and bioinformatics database |
US6446010B1 (en) * | 1999-06-15 | 2002-09-03 | The Rockefeller University | Method for assessing significance of protein identification |
CA2298181C (en) | 2000-02-02 | 2006-09-19 | Dayan Burke Goodnough | Non-targeted complex sample analysis |
ATE359521T1 (de) | 2000-02-07 | 2007-05-15 | Max Planck Gesellschaft | Verfahren zur identifizierung und/oder charakterisierung eines (poly)peptides |
US7329489B2 (en) | 2000-04-14 | 2008-02-12 | Matabolon, Inc. | Methods for drug discovery, disease treatment, and diagnosis using metabolomics |
WO2001078652A2 (en) | 2000-04-14 | 2001-10-25 | Metabolon, Inc. | Methods for drug discovery, disease treatment, and diagnosis using metabolomics |
CA2415224A1 (en) | 2000-05-31 | 2001-12-06 | John S. Morgan | Methods for using mass spectrometry to identify and classify filamentous fungi, yeasts, molds and pollen |
SE517259C2 (sv) | 2000-06-14 | 2002-05-14 | Jan Eriksson | System för molekylidentifiering |
US6680203B2 (en) | 2000-07-10 | 2004-01-20 | Esperion Therapeutics, Inc. | Fourier transform mass spectrometry of complex biological samples |
AU2002320316A1 (en) | 2001-07-06 | 2003-01-21 | Lipomics Technologies, Inc. | Generating, viewing, interpreting, and utilizing a quantitative database of metabolites |
EP1425695A2 (en) | 2001-08-13 | 2004-06-09 | Beyong Genomics, Inc. | Method and system for profiling biological systems |
US20030108876A1 (en) | 2001-12-11 | 2003-06-12 | Speir Johnny Paul | Method for the application of FTMS to drug testing |
-
2000
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2001
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2005
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-
2007
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999045150A1 (en) * | 1998-03-02 | 1999-09-10 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Mass spectrometric methods for biomolecular screening |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JPN6010034191, Pamela K. Jensen et al., "Probing Proteomes Using Capillary Isoelectric Focusing−Electrospray Ionization Fourier Transform Ion", Anal. Chem., 1999, 71 (11), 2076−2084 * |
JPN7010001906, Christopher L. Hendrickson et al., "ELECTROSPRAY IONIZATION FOURIER TRANSFORM ION CYCLOTRON RESONANCE MASS SPECTROMETRY", nnual Review of Physical Chemistry, 1999, Vol. 50, 517−536 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009528517A (ja) * | 2006-02-28 | 2009-08-06 | フェノメノーム ディスカバリーズ インク | 認知症及び他の神経障害の診断方法 |
JP2012255793A (ja) * | 2006-02-28 | 2012-12-27 | Phenomenome Discoveries Inc | 認知症及び他の神経障害の診断方法 |
JP2014197018A (ja) * | 2006-02-28 | 2014-10-16 | フェノメノーム ディスカバリーズ インク | 認知症及び他の神経障害の診断方法 |
JP2011510300A (ja) * | 2008-01-16 | 2011-03-31 | メタボロン インコーポレーテッド | 複合混合物の化学成分の組成を決定するためのシステム、方法、及びコンピュータ読み取り可能な媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US7349809B2 (en) | 2008-03-25 |
EP1255989A2 (en) | 2002-11-13 |
CA2298181C (en) | 2006-09-19 |
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EP2175389A2 (en) | 2010-04-14 |
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US20080308723A1 (en) | 2008-12-18 |
AU2993401A (en) | 2001-08-14 |
IL150840A (en) | 2009-02-11 |
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