Einheit für Metabolomik

Einheit für Metabolomik

Alle lebenden Zellen haben einen aktiven Stoffwechsel, d.h. sie nehmen Substrate auf und prozessieren diese in einem Netzwerk biochemischer Reaktionen, um Zellbausteine und Energie zu generieren. Die Zwischenprodukte dieses Netzwerks heißen Metaboliten, ihre Gesamtheit ist das Metabolom. Metabolomik ist das Studium dieser chemischen Fingerabdrücke des Zellstoffwechsels. Wie der genetische Code ist auch das metabolische Netzwerk über alle Arten hinweg hoch konserviert; daher kann die Metabolomik für jeden Modellorganismus eingesetzt werden.

Metaboliten gemessen mithilfe eines Flüssigchromatographen mit Massenspektrometrie-Kopplung (LCMS). Die Peaks jeder Messung werden automatisch registriert und an unsere hausinterne Datenverarbeitung für metabolomische Daten weitergeleitet.

Metaboliten spiegeln direkt den physiologischen Zustand einer Zelle wider und integrieren somit alle Ebenen der (genetischen) Zellregulation. Darüber hinaus ist die Metabolomik die ideale Technologie, um sehr schnelle Veränderungen in den Zellen zu beobachten, da Metaboliten innerhalb von Sekunden auf experimentelle Eingriffe reagieren können.

Um den Stoffwechselzustand von Zellen zu erfassen, betreibt die Metabolomics Core Facility derzeit 3 Massenspektrometer. Das GC-MS (Agilent 7890 Gaschromatograph gekoppelt mit Agilent 5977 Massenspektrometer) ist das Gerät der Wahl für die Messung von stabilen Isotopenmarkierungen und die Bestimmung von Fettsäuren. Darüber hinaus kann es auch für die gezielte und ungerichtete Quantifizierung von Metaboliten eingesetzt werden. Das LC-QQQ (Agilent 1290 Infinity II Ultrahochdruck-Flüssigkeitschromatographie gekoppelt mit Agilent 6495 QQQ Massenspektrometer) ist unsere Plattform für die gezielte Quantifizierung polarer Metaboliten und Lipide mit hoher Zuverlässigkeit. Das LC-QTOF (Agilent 1290 Infinity II Ultra-Hochdruck-Flüssigkeitschromatographie gekoppelt mit Bruker Infinity II QTOF-Massenspektrometer) ist ideal für die ungerichtete Messung aller detektierbaren Metabolite, für die Messung von stabilen Isotopenmarkierungen und für und ultraschnelles Durchmustern von Proben durch Flußinjektionsanalyse. Alle erfassten Daten und ihre Metadaten werden sicher in unserer Datenbank gespeichert. Wir verwenden vollautomatische Algorithmen und benutzerfreundliche Softwarepakete, um die Rohdaten in ein leichter zugängliches Format wie .xlsx oder .pdf zu verarbeiten.

Die Forschungseinheit für Metabolomik ist jedoch mehr als ein reines Analyselabor. Wir unterstützen Anwender bei jedem Schritt ihrer metabolomischen Experimente: vom Studiendesign über die Probenvorbereitung bis hin zur Datenverarbeitung und -interpretation.

Für weitere Informationen und Probeneinreichungen nutzen Sie unsere Service-Seite:
http://ms-web.ie-freiburg.mpg.de (nur intern)


Ausgewählte Publikationen

1.
Puleston DJ, Baixauli F, Sanin DE, Edwards-Hicks J, Villa M, Kabat AM, Kamiński MM, Stanckzak M, Weiss HJ, Grzes KM, Piletic K, Field CS, Corrado M, Haessler F, Wang C, Musa Y, Schimmelpfennig L, Flachsmann L, Mittler G, Yosef N, Kuchroo VK, Buescher JM, Balabanov S, Pearce EJ, Green DR, Pearce EL (2021)
Polyamine metabolism is a central determinant of helper T cell lineage fidelity
Cell 184(16), 4186-4202.e20.
2.
Edwards-Hicks J, Mitterer M, Pearce EL, Buescher JM (2021)
Metabolic Dynamics of In Vitro CD8+ T Cell Activation
Metabolites 11(1), E12.
3.
Sheikh BN, Guhathakurta S, Tsang TH, Schwabenland M, Renschler G, Herquel B, Bhardwaj V, Holz H, Stehle T, Bondareva O, Aizarani N, Mossad O, Kretz O, Reichardt W, Chatterjee A, Braun LJ, Thevenon J, Sartelet H, Blank T, Grün D, von Elverfeldt D, Huber TB, Vestweber D, Avilov S, Prinz M, Buescher JM and Akhtar A (2020)
Neural metabolic imbalance induced by MOF dysfunction triggers pericyte activation and breakdown of vasculature
Nature Cell Biology 22(7), 828-841.
4.
Buescher JM, Antoniewicz MR, Boros LG, Burgess SC, Brunengrabe, H, Clish CB, … Fendt S (2015)
A roadmap for interpreting 13C metabolite labeling patterns from cells.
Current Opinion in Biotechnology 34, 189-201.
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