Metabolic Profiling of Cell Lysates by Cap IC

본 연구는 시스템 성능을 평가하기 위해 Isomeric Compounds(Corresponding to 36 m/z Values)를 포함하고 있는 42개의 표준시료를 사용했다. 동일한 m/z List는 Cap IC, UHPLC과 HILIC 분석으로부터 UM1 Cell Sample에서 추출한 Peaks List를 사용했다. 그림 4A와 같이, 극성 Compounds의 Lists 가운데 Cap IC로 65개 Peaks를 검출했고, ZIC-pHILIC은 38개 Peaks, 그리고 UHPLC는 29개 Peaks를 검출했다. 총 26개 Peaks는 세가지 Method 모두에서 검출되었지만, Cap IC는 다른 것에 비해 더 많이 검출되었다. Cap IC는 HILIC보다 25개 Peaks이상 검출되었고, 오직 Acetyl-CoA이라는 물질만 유일하게 HILIC에서 검출되었다. 이것은 Acetyl-CoA 물질이 너무 커서 이 물질만 유일하게 IC Column에 머물러 용리되지 않았기 때문이다.

Differential Analysis, Pathway Mapping and Meta-Analysis

Global Metabolomic 데이터의 2차 분석을 위한 MetaXCMS Software는 Meta-Analysis를 수행하는데 사용했다. 모든 세가지 데이터세트는 XCMS Online과 함께 개별적으로 분석했고, UM1, UM5과 NCSC Sample Groups에서 각각 11377, 13302과 10532의 정렬 기능을 이용하여 검출했다. 이 결과는 metaXCMS에 의해 결합되고 분석되었다. 그림 4B에서 보듯이 각 샘플 세트에서 눈에 띄게 구별되었고 (P-Value < 0.05, Ratio > 2), 총 218개는 모든 세 가지 샘플 그룹에서 동일하게 확인되었다.

그림 5. UM1 구강 암세포 안에 있는 m/z 259.0224에 해당하는 Peaks의 분리 (A) Cap IC, (B) UHPLC, (C) Cap-LC, (D) ZIC-PHILIC 와 (E) Cap-HILIC. 이 다섯 가지의 방법은 동일한 Q Exactive MS로 연동

그림 6. 세 쌍의 암세포 샘플 안에서 11 Sugar Monophosphates를 오버랩한 크로마토그램 (A) Cancer Stem Cells (CSCs) 대비 Non-Stem Cancer Cells (NSCCs); (B) UM1 대비 UM1-KD; (C) UM5 대비 UM5-KD. 각 그림 안에 있는 삽입은 Cell Lysate Samples에 넣어준 Internal Standard Hippuric Acid-d5 ([M-H]-183.0824)을 오버랩해서 감도의 재현성을 확인했다.

그림 7. Oral CSCs과 NSCCs 사이에 Glycolysis Pathway에서
알려진 Metabolic Change를 Cap IC/MS로 분석.
p: p-value, R: fold change  

Table 2. 세 쌍의 Cellular Samples 사이에
11 Sugar Monophosphates의 상이한 변화. RT: Retention Time of Standards; n/a: RT not Available; *** represents those peaks sharing the same trends in multiple cell lines.