A lipidómica é o estudo a grande escala das vías e redes nas que interveñen os lípidos nos sistemas biolóxicos[1][2][3] O termo "lipidoma" utilízase para describir o perfil lipídico completo dunha célula, tecido, organismo ou ecosistema e é unha parte do "metaboloma", o cal tamén inclúe as outras tres grandes clases de moléculas biolóxicas: proteínas/aminoácidos, azucres e ácidos nucleicos. A lipidómica é un campo de investigación relativamente recente que foi impulsado polos rápidos avances en tecnoloxías como a espectrometría de masas, espectroscopia de resonancia magnética nuclear, espectroscopia de fluorescencia, interferometría de polarización dual e métodos computacionais, acoplados co recoñecemento do papel dos lípidos en moitas doenzas metabólicas como a obesidade, aterosclerose, accidente cerebrovascular, hipertensión e diabetes. Este campo en rápida expansión[4] complementa o enorme progreso feito en xenómica e proteómica, todos os cales constitúen a familia da bioloxía de sistemas.

Esquema xeral que mostra as relacións do lipidoma co xenoma, transcriptoma, proteoma e metaboloma. Os lípidos tamén regulan o funcionamento das proteínas e a transcrición xénica como parte dun "interactoma" dinámico na célula.

A investigación lipidómica implica a identificación e cuantificación de miles de especies moleculares de lípidos celulares e as súas interaccións con outros lípidos, proteínas, e outros metabolitos. Os investigadores en lipidómica examinan as estruturas, funcións, interaccións, e dinámica dos lípidos celulares e os cambios que ocorren durante a perturbación do sistema.

Han e Gross[5] foron os primeiros en definir o campo da lipidómica ao integraren as propiedades químicas específicas inherentes de especies moleculares de lípidos cun enfoque baseado nunha espectrometría de masas completa. Aínda que a lipidómica está baixo a éxida do campo máis xeral da "metabolómica", a lipidómica é unha disciplina propia debido ao carácter único e especificidade funcional dos lípidos en relación con outros metabolitos.

Na investigación lipidómica, unha vasta cantidade de información que describe cuantitativamente as alteracións espaciais e temporais no contido e composición de diferentes especies moleculares de lípidos obtense despois de perturbar unha célula por medio de cambios no seu estado fisiolóxico ou patolóxico. A información obtida nestes estudos facilita o estudo dos mecanismos polos que se producen os cambios no funcionamento celular. Por tanto, os estudos lipidómicos xogan un papel esencial na definición dos mecanismos bioquímicos dos procesos de doenzas relacionadas con lípidos por medio da identificación de alteracións no metabolismo lipídico celular, tráfico de substancias e homeostase. O crecente interese na investigación en lipidómica pode verse en iniciativas como LIPID Metabolites And Pathways Strategy (LIPID MAPS Consortium)[6] e The European Lipidomics Initiative (ELIfe).[7]

Exemplos dalgúns lípidos de varias clases.

Diversidade estrutural dos lípidos editar

Os lípidos son un grupo diverso e omnipresente de compostos que desempeñan moitas funcións biolóxicas clave, como actuar como compoñentes estruturais das membranas celulares, servindo como fontes de enerxía almacenable e participando en vías de sinalización. Os lípidos poden ser, grosso modo, definidos como pequenas moléculas hidrófobas ou anfipáticas que orixinan enteiramente ou en parte a partir de dous tipos de subunidades bioquímicas ou "bloques de construción", que son os grupos cetoacilo e isopreno.[8] A enorme diversidade estrutural que se encontra nos lípidos débese ás variadas combinacións que se forman con estes bloques de construción nas biosínteses. Por exemplo, os glicerofosfolípidos están compostos por un esqueleto de glicerol ligado a un dos aproximadamente 10 grupos de cabeza polar posibles e tamén a 2 cadeas de acilo graxo/alquilo graxo, as cales á súa vez poden ter 30 ou máis estruturas moleculares diferentes. Na práctica, non se detectaron experimentalmente todas as posibles permutacións, debido ás preferencias por determinadas cadeas dependendo do tipo celular e tamén dos límites de detección; con todo, detectáronse varios centos de especies moleculares de glicerofosfolípidos en células de mamíferos.

Porén, as membranas dos tilacoides dos cloroplastos das plantas, teñen unha composición lipídica singular, xa que son deficientes en fosfolípidos. Ademais, os seus principais constituíntes, o monogalactosil diglicérido ou MGDG, non forma bicapas acuosas. Non obstante, os estudos dinámicos revelan unha organización normal de bicapa lipídica nas membranas dos tilacoides.[9]

Técnicas experimentais editar

Extracción de lípidos editar

A maioría dos métodos de extracción e illamento de lípidos de mostras biolóxicas aproveitan a alta solubilidade das cadeas hidrocarbonadas en solventes orgánicos. Dada a gran diversidade de clases de lípidos, non é posible utilizar con todas as clases un método de extracción común. O procedemento de Bligh/Dyer tradicional [10] usa protocolos baseados no cloroformo/metanol que inclúen a partición de fases na capa orgánica. Estes protocolos funcionan relativamente ben para a unha ampla variedade de lípidos fisioloxicamente relevantes, pero teñen que ser adaptados para químicas lipídicas complexas e metabolitos lipídicos pouco abundantes e lábiles.[11][12][13][14][15][16] Cando se utilizaba solo orgánico, o tampón citrato na mestura de extracción rendía maiores cantidades de fosfato de lípidos que o tampón acetato, o Tris, a H2O ou o tampón fosfato.[17]

Separación de lípidos editar

O método máis simple de separación de lípidos é a cromatografía en capa fina. Aínda que non é tan sensible coma outros métodos de detección de lípidos, ofrece unha ferramenta rápida e completa de cribado antes de usar técnicas máis sofisticadas e sensibles. A cromatografía de extracción en fase sólida é útil para unha separación rápida preparativa de mesturas de lípidos crúas en diferentes clases de lípidos. Isto implica o uso de columnas preempaquetadas que conteñen sílice ou outras fases estacionarias para separar glicerofosfolípidos, ácidos graxos, ésteres do colesterol, glicerolípidos, e esterois a partir de mesturas de lípidos crúas.[18] Está moi estendido o uso da cromatografía líquida de alto rendemento (HPLC ou LC, do inglés High performance liquid chromatography ou Liquid chromatography) en análises lipidómicos para separar lípidos antes da análise de masas. A separación pode alcanzarse tanto por cromatografía líquida de alto rendemento en fase normal (NP-HPLC, do inglés Normal phase-HPLC) coma en fase inversa (RP-HPLC, do inglés Reverse phase-HPLC). Por exemplo, a NP-HPLC separa con grande efectividade glicerofosfolípidos baseándose na polaridade dos seus grupos da cabeza,[19] mentres que a RP-HPLC é efectiva separando ácidos graxos como os eicosanoides baseándose na lonxitude da súa cadea, grao de insaturación e substitución.[20] Para estudos lipidómicos globais non dirixidos a moléculas concretas é común usar tanto RP-HPLC coma NP-HPLC ou columnas de cromatografía líquida de interacción hidrofílica (HILC, do inglés Hydrophilic interaction liquid chromatrography) para aumentar a cobertura do lipidoma analizado. Isto pode ser mellorado con columnas de alto rendemento (UPLC, do inglés Ultra-performance liquid chromatography con tamaño de partículas de 2,1 mm ID & sub-2 µm) ou columnas baseadas na tecnoloxía de núcleo sólido (con tamaños de partículas de 2,1 mm ID & 2,6 µm). As columnas de UHPLC permiten unha separación de alta resolución de lípidos complexos cunha capacidade pico e sensibilidade incrementadas, mentres que as columnas de núcleo sólido conseguen o mesmo en tempos máis breves sobre bombas HPLC normais. A separación cromatográfica (HPLC/UHPLC) de lípidos pode realizarse offline ou online mentres que o eluato é integrado coa fonte de ionización dun espectrómetro de masas.

Detección de lípidos editar

O progreso da moderna lipidómica foi moi acelerado polo desenvolvemento de métodos espectrofotométricos en técnicas de ionización suaves e xerais para espectrometría de masas como a ionización de electrospray (ESI),[5] a ionización de electrospray de desorción (DESI)[21] e a desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI)[22] en particular. A ionización "suave" non causa unha ampla fragmentación, así que a detección completa dun rango completo de lípidos nunha mestura complexa pode correlacionarse coas condicións experimentais ou estados de enfermidades. Ademais, a técnica da ionización química a presión atmosférica (APCI) está sendo cada vez máis usada para a análise de lípidos non polares.[23]

ESI MS editar

A ESI-MS (do inglés Electrospray ionization-Mass spectrometry ou espectroscopía de masas de ionización de electrospray) foi desenvolvida inicialmente por Fenn e colegas para a análise de biomoléculas.[24] Depende da formación de ións gasosos a partir de moléculas polares termicamente lábiles e principalmente non volátiles, polo que é completamente adecuado para diversos lípidos. É un método de ionización suave que raramente distorsiona a natureza química do analito antes dunha análise de masas. Desenvolvéronse varios métodos de ESI-MS para a análise de distintas clases, subclases e especies lipídicas individuais de extractos biolóxicos. Publicouse recentemente unha revisión completa dos métodos e da súa aplicación.[25] As principais vantaxes da ESI-MS son a súa alta precisión, sensibilidde, reproducibilidade e a aplicabilidade da técnica para solucións complexas sen previa derivación. Han e colegas desenvolveron un método chamado "escopeta lipidómica", que implica a infusión directa dun extracto lipídico cru nunha fonte de ESI optimizada para a separación intrafonte de lípidos baseada nas súas propiedades eléctricas intrínsecas.[26]

DESI MS editar

A espectroscopia de masas de ionización de electrospray de desorción (DESI-MS, do inglés Desorption electrospray ionization-Mass spectroscopy) é unha técnica de ionización ambiental desenvolvida polo profesor Zoltan Takáts, et al., no grupo do profesor Graham Cooks da Universidade Purdue.[21] Combina as técnicas da ESI e a ionización de desorción, dirixindo unha néboa cargada electricamente á superficie da mostra que está a só uns poucos milímetros de distancia.[27] A técnica foi plicada exitosamente á lipidómica como ferramenta de obtención de imaxes para mapar as distribucións lipídicas en espécimes de tecidos.[28] Unha das vantaxes da DESI MS é que non necesita unha matriz para a preparación do tecido, o que permite facer moitas medicións consecutivas no mesmo espécime de tecido.

MALDI MS editar

A espectroscopia de masas de desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI-MS, do inglés Matrix-assisted laser desorption/ionization-Mass spectroscopy) é un método de ionización suave baseado no láser que adoita usarse para a análise de proteínas grandes, pero que foi tamén usado con éxito para lípidos. O lípido mestúrase cunha matriz, como o ácido 2,5-dihidroxibenzoico, e aplícase nun recipiente de mostras como un pequeno punto. Dispárase un láser sobre o punto, e a matriz absorbe a enerxía, que é despois transferida ao analito, e prodúcese como resultado a ionización da molécula. A espectroscopia de masas con MALDI-Time-of-flight (MALDI-TOF MS) converteuse nun método moi prometedor para os estudos lipidómicos, especialmente para a obtención de imaxes dos lípidos de preparacións de tecidos.[29]

APCI MS editar

A fonte para a ionización química a presión atmosférica ou APCI (do inglés Atmospheric pressure chemical ionization) é similar á ESI excepto en que os ións se forman pola interacción do solvente do analito quentado cunha agulla de descarga coroa a un alto potencial eléctrico. Os ións primarios fórmanse inmediatamente arredor da agulla, e estes interaccionan co solvente para formar ións secundarios que finalmente ionizan a mostra. A APCI é especialmente útil para a análise de lípidos non polares como os triacilglicerois, esterois, e ésteres de ácidos graxos.[30]

Técnicas de obtención de imaxes editar

A alta sensibilidade da DESI no rango dos lípidos convértea nunha poderosa técnica de detección e mapado das abundancias de lípidos en espécimes de tecidos.[31] Desenvolvementos recentes nos métodos de MALDI permiten a deteción directa de lípidos in situ. Prodúcense abundantes ións relacionados con lípidos pola análise directa de preparacións de tecidos delgadas cando se obteñen os espectros secuenciais a través da superficie dun tecido que foron cubertas cunha matriz de MALDI. A activación colisional dos ións moleculares pode utilizarse para determinar a familia lipídica da molécula e a miúdo definir estruturalmente a especie molecular. Estas técnicas permiten a detección de fosfolípidos, espfngolípidos e glicerolípidos en tecidos como o corazón, riles e cerebro. Ademais, a distribución de moitas especies moleculares de lípidos diferentes adoitan definir rexións anatómicas dentro deses tecidos.[32][33]

Perfil lipidómico editar

 
Perfís lipídicos cuantitativos (lipidomas) do lévedo Saccharomyces cerevisiae cultivado a diferentes temperaturas.[34]

O perfil lipidómico é unha plataforma metabolómica dirixida a diana que proporciona unha análise completa de especies lipídicas dentro dunha célula ou tecido. Os perfís baseados en espectroscopia de masas en tándem de ionización de electrospray (ESI-MS/MS, do inglés electrospray ionization tandem mass spectrometry) pode proporcionar datos cuantitativos e é adaptable a análises de alto rendemento.[35] O poderoso enfoque dos transxénicos, concretamente a deleción e/ou sobreexpresión dun produto xénico acoplado coa lipidómica, pode dar importantes informacións sobre o papel das vías bioquímicas.[36] As técnicas de perfil lipídico tamén foron aplicadas a plantas[37] e microorganismos como o lévedo.[34][38] Unha combinación de datos lipidómicos cuantitativos en conxunción cos datos transcricionais correspondentes (usando métodos de gene-array) e datos proteómicos (usando espectroscopia de masas en tándem) permite un enfoque de bioloxía de sistemas para unha comprensión máis profunda das vías de sinalización ou metabólicas de interese.

Informática editar

Un dos principais retos da lipidómica, en particular para as estratexias baseadas en espectroscopia de masas, ten que ver coas demandas bioinformátic as e cumputacionais de manexar a gran cantidade de datos que se orixinan en varias etapas ao longo da cadea de adquisicón de información e do seu procesamento.[39][40] A recollida de datos de espectroscopia de masas e cromatográficos require esforzos substanciais no aliñamento espectral e a avaliación estatística de flutuacións nas intensidades dos sinais. Tales variacións teñen múltiples orixes, incluíndo as variacións biolóxicas, a manipulación das mostras e a exactitude analítica. Como consecuencia cómpre facer normalmente varias replicacións dos traballos para a determinación fiable dos niveis de lípidos en mesturas complexas. Nos últimos anos, varias compañías desenvolveron diversos paquetes de software e grupos de investigación para analizar datos xerados polo perfil de espectroscopia de masas de metabolitos, incluíndo lípidos. O procesamento de datos para un perfil diferencial xeralmente faise en varias etapas, incluíndo a manipulación de arquivos de input, filtrado espectral, detección de picos, aliñamento cromatográfico, normalización, visualización, e exportación de datos. Un exemplo de software de perfís metabólicos é a aplicación Mzmine baseada en Java gratuíta.[41] Algúns paquetes de software como Markerview[42] inclúen análises estatísticas multivariadas (por exemplo, análises de compoñente principal) e estes serán útiles para a identificación de correlacións en metabolitos lipídicos que están asociados cun fenotipo fisiolóxico, en particular para o desenvolvemento de biomarcadores baseados en lípidos. Outros obxectivos da área da tecnoloxía de información da lipidómica implica a construción de mapas metabólicos a partir dos datos en estruturas de lípidos e proteínas relacionadas con lípidos e xenes. Algúns destas vías lipídicas[43] son extremadamente complexas, por exemplo a vía glicoesfingolipídica dos mamíferos.[44] O establecemento de bases de datos interactivas e nas que se poden facer buscas[45][46] de lípidos e xenes/proteínas relacionadas con lípidos é tamén un recurso extremadamente importante como unha referencia para a comunidade lipidómica. A integración destas bases de datos con espectroscopia de masas e outros datos experimentais, así como con redes metabólicas[47] ofrece unha oportunidade para idear estratexias terapéuticas para previr ou inverter estes estados patolóxicos que implican disfunción de procesos relacionados con lípidos.

Notas editar

  1. Wenk MR (July 2005). "The emerging field of lipidomics". Nat Rev Drug Discov 4 (7): 594–610. PMID 16052242. doi:10.1038/nrd1776. 
  2. Watson AD (October 2006). "Thematic review series: systems biology approaches to metabolic and cardiovascular disorders. Lipidomics: a global approach to lipid analysis in biological systems". J. Lipid Res. 47 (10): 2101–11. PMID 16902246. doi:10.1194/jlr.R600022-JLR200. Arquivado dende o orixinal o 14 de abril de 2020. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  3. "Lipidomics". The Lipid Chronicles. Consultado o 2012-01-08. 
  4. Han X (2007). "Neurolipidomics: challenges and developments". Front. Biosci. 12: 2601–15. PMC 2141543. PMID 17127266. doi:10.2741/2258. 
  5. 5,0 5,1 Han X, Gross RW; Gross (June 2003). "Global analyses of cellular lipidomes directly from crude extracts of biological samples by ESI mass spectrometry: a bridge to lipidomics". J. Lipid Res. 44 (6): 1071–9. PMID 12671038. doi:10.1194/jlr.R300004-JLR200. Arquivado dende o orixinal o 16 de xaneiro de 2020. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  6. LIPID MAPS Consortium
  7. European Lipidomics Initiative
  8. Fahy E, Subramaniam S, Brown HA, et al. (2005). "A comprehensive classification system for lipids". J. Lipid Res. 46 (5): 839–61. PMID 15722563. doi:10.1194/jlr.E400004-JLR200. Arquivado dende o orixinal o 24 de agosto de 2010. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  9. YashRoy R.C. (1990) Magnetic resonance studies on dynamic organisation of lipids in chloroplast membranes. Journal of Biosciences, vol. 15(4), pp. 281-288.https://www.researchgate.net/publication/225688482_Magnetic_resonance_studies_of_dynamic_organisation_of_lipids_in_chloroplast_membranes?ev=prf_pub
  10. Bligh EG, Dyer WJ; Dyer (August 1959). "A rapid method of total lipid extraction and purification". Can J Biochem Physiol 37 (8): 911–7. PMID 13671378. doi:10.1139/o59-099. 
  11. Krank J, Murphy RC, Barkley RM, Duchoslav E, McAnoy A; Murphy; Barkley; Duchoslav; McAnoy (2007). "Qualitative analysis and quantitative assessment of changes in neutral glycerol lipid molecular species within cells". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 1–20. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954211. doi:10.1016/S0076-6879(07)32001-6. 
  12. Ivanova PT, Milne SB, Byrne MO, Xiang Y, Brown HA; Milne; Byrne; Xiang; Brown (2007). "Glycerophospholipid identification and quantitation by electrospray ionization mass spectrometry". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 21–57. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954212. doi:10.1016/S0076-6879(07)32002-8. 
  13. Deems R, Buczynski MW, Bowers-Gentry R, Harkewicz R, Dennis EA; Buczynski; Bowers-Gentry; Harkewicz; Dennis (2007). "Detection and quantitation of eicosanoids via high performance liquid chromatography-electrospray ionization-mass spectrometry". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 59–82. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954213. doi:10.1016/S0076-6879(07)32003-X. 
  14. McDonald JG, Thompson BM, McCrum EC, Russell DW; Thompson; McCrum; Russell (2007). "Extraction and analysis of sterols in biological matrices by high performance liquid chromatography electrospray ionization mass spectrometry". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 145–70. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954216. doi:10.1016/S0076-6879(07)32006-5. 
  15. Garrett TA, Guan Z, Raetz CR; Guan; Raetz (2007). "Analysis of ubiquinones, dolichols, and dolichol diphosphate-oligosaccharides by liquid chromatography-electrospray ionization-mass spectrometry". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 117–43. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954215. doi:10.1016/S0076-6879(07)32005-3. 
  16. Sullards MC, Allegood JC, Kelly S, Wang E, Haynes CA, Park H, Chen Y, Merrill AH; Allegood; Kelly; Wang; Haynes; Park; Chen; Merrill Jr (2007). "Structure-specific, quantitative methods for analysis of sphingolipids by liquid chromatography-tandem mass spectrometry: "inside-out" sphingolipidomics". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 432: 83–115. ISBN 978-0-12-373895-0. PMID 17954214. doi:10.1016/S0076-6879(07)32004-1. 
  17. Å. Frostegård, A. Tunlid & E. Bååth (August 1991). "Microbial biomass measured as total lipid phosphate in soils of different organic content". J. of Microbiological Methods 14 (3): 151–163. doi:10.1016/0167-7012(91)90018-L. 
  18. Kaluzny MA, Duncan LA, Merritt MV, Epps DE; Duncan; Merritt; Epps (January 1985). "Rapid separation of lipid classes in high yield and purity using bonded phase columns". J. Lipid Res. 26 (1): 135–40. PMID 3973509. Arquivado dende o orixinal o 26 de xaneiro de 2020. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  19. Malavolta M, Bocci F, Boselli E, Frega NG; Bocci; Boselli; Frega (October 2004). "Normal phase liquid chromatography-electrospray ionization tandem mass spectrometry analysis of phospholipid molecular species in blood mononuclear cells: application to cystic fibrosis". J. Chromatogr. B Analyt. Technol. Biomed. Life Sci. 810 (2): 173–86. PMID 15380713. doi:10.1016/j.jchromb.2004.07.001. 
  20. Nakamura T, Bratton DL, Murphy RC; Bratton; Murphy (August 1997). "Analysis of epoxyeicosatrienoic and monohydroxyeicosatetraenoic acids esterified to phospholipids in human red blood cells by electrospray tandem mass spectrometry". J Mass Spectrom 32 (8): 888–96. PMID 9269087. doi:10.1002/(SICI)1096-9888(199708)32:8<888::AID-JMS548>3.0.CO;2-W. 
  21. 21,0 21,1 Z. Takáts; J.M. Wiseman; B. Gologan; R.G. Cooks (2004). "Mass Spectrometry Sampling Under Ambient Conditions with Desorption Electrospray Ionization". Science 306 (5695): 471–473. Bibcode:2004Sci...306..471T. PMID 15486296. doi:10.1126/science.1104404. 
  22. Fuchs B, Schiller J; Schiller (2008). "MALDI-TOF MS analysis of lipids from cells, tissues and body fluids". Subcell. Biochem. Subcellular Biochemistry 49: 541–65. ISBN 978-1-4020-8830-8. PMID 18751926. doi:10.1007/978-1-4020-8831-5_21. 
  23. Byrdwell WC (April 2001). "Atmospheric pressure chemical ionization mass spectrometry for analysis of lipids". Lipids 36 (4): 327–46. PMID 11383683. doi:10.1007/s11745-001-0725-5. 
  24. Fenn JB, Mann M, Meng CK, Wong SF, Whitehouse CM; Mann; Meng; Wong; Whitehouse (October 1989). "Electrospray ionization for mass spectrometry of large biomolecules". Science 246 (4926): 64–71. Bibcode:1989Sci...246...64F. PMID 2675315. doi:10.1126/science.2675315. 
  25. Murphy RC, Fiedler J, Hevko J; Fiedler; Hevko (February 2001). "Analysis of nonvolatile lipids by mass spectrometry". Chem. Rev. 101 (2): 479–526. PMID 11712255. doi:10.1021/cr9900883. 
  26. Gross RW, Han X; Han (2007). "Lipidomics in diabetes and the metabolic syndrome". Meth. Enzymol. Methods in Enzymology 433: 73–90. ISBN 978-0-12-373966-7. PMID 17954229. doi:10.1016/S0076-6879(07)33004-8. 
  27. Takáts Z, Wiseman JM, Cooks RG (2005). "Ambient mass spectrometry using desorption electrospray ionization (DESI): instrumentation, mechanisms and applications in forensics, chemistry, and biology". Journal of mass spectrometry : JMS 40 (10): 1261–75. PMID 16237663. doi:10.1002/jms.922. 
  28. Ifa, Demian R.; Wu, Chunping; Ouyang, Zheng; Cooks, R. Graham (2010-03-22). "Desorption electrospray ionization and other ambient ionization methods: current progress and preview". The Analyst (en inglés) 135 (4). ISSN 1364-5528. doi:10.1039/b925257f. 
  29. Schiller J, Suss R, Fuchs B, Muller M, Zschornig O, Arnold K; Suss; Fuchs; Muller; Zschornig; Arnold (2007). "MALDI-TOF MS in lipidomics". Front. Biosci. 12: 2568–79. PMID 17127263. doi:10.2741/2255. 
  30. Byrdwell WC (2008). "Dual parallel liquid chromatography with dual mass spectrometry (LC2/MS2) for a total lipid analysis". Front. Biosci. 13 (13): 100–20. PMID 17981531. doi:10.2741/2663. 
  31. Wiseman, Justin M.; Puolitaival, Satu M.; Takáts, Zoltán; Cooks, R. Graham; Caprioli, Richard M. (2005-11-04). "Mass Spectrometric Profiling of Intact Biological Tissue by Using Desorption Electrospray Ionization". Angewandte Chemie (en inglés) 117 (43): 7256–7259. ISSN 1521-3757. doi:10.1002/ange.200502362. 
  32. Calligaris, David; Caragacianu, Diana; Liu, Xiaohui; Norton, Isaiah; Thompson, Christopher J.; Richardson, Andrea L.; Golshan, Mehra; Easterling, Michael L.; Santagata, Sandro (2014-10-21). "Application of desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging in breast cancer margin analysis". Proceedings of the National Academy of Sciences (en inglés) 111 (42): 15184–15189. ISSN 0027-8424. PMC 4210338. PMID 25246570. doi:10.1073/pnas.1408129111. Arquivado dende o orixinal o 20 de novembro de 2017. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  33. Murphy RC, Hankin JA, Barkley RM; Hankin; Barkley (December 2008). "Imaging of lipid species by MALDI mass spectrometry". J. Lipid Res. 50 Suppl (Supplement): S317–22. PMC 2674737. PMID 19050313. doi:10.1194/jlr.R800051-JLR200. Arquivado dende o orixinal o 16 de xaneiro de 2020. Consultado o 28 de setembro de 2017. 
  34. 34,0 34,1 Klose, C; Surma, MA.; Gerl, MJ.; Meyenhofer, F; Shevchenko, A; Simons, K (April 2012). "Flexibility of a Eukaryotic Lipidome – Insights from Yeast Lipidomics". PLoS ONE 7 (4): e35063. Bibcode:2012PLoSO...7E5063K. PMC 3329542. PMID 22529973. doi:10.1371/journal.pone.0035063. 
  35. Lipid profiling of a mouse macrophage cell line (LIPID MAPS)
  36. 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 (December 2003). "Reduced inflammation and tissue damage in transgenic rabbits overexpressing 15-lipoxygenase and endogenous anti-inflammatory lipid mediators". J. Immunol. 171 (12): 6856–65. PMID 14662892. doi:10.4049/jimmunol.171.12.6856. 
  37. Devaiah SP, Roth MR, Baughman E, Li M, Tamura P, Jeannotte R, Welti R, Wang X; Roth; Baughman; Li; Tamura; Jeannotte; Welti; Wang (September 2006). "Quantitative profiling of polar glycerolipid species from organs of wild-type Arabidopsis and a phospholipase Dalpha1 knockout mutant". Phytochemistry 67 (17): 1907–24. PMID 16843506. doi:10.1016/j.phytochem.2006.06.005. 
  38. Ejsing CS, Moehring T, Bahr U, Duchoslav E, Karas M, Simons K, Shevchenko A; Moehring; Bahr; Duchoslav; Karas; Simons; Shevchenko (March 2006). "Collision-induced dissociation pathways of yeast sphingolipids and their molecular profiling in total lipid extracts: a study by quadrupole TOF and linear ion trap-orbitrap mass spectrometry". J Mass Spectrom 41 (3): 372–89. PMID 16498600. doi:10.1002/jms.997. 
  39. Subramaniam S; Fahy E; Gupta S; Sud M; Byrnes R.W; Cotter D; Dinasarapu A.R; Maurya M.R (2011). "Bioinformatics and Systems Biology of the Lipidome". Chemical Reviews 111 (10): 6452–6490. PMC 3383319. PMID 21939287. doi:10.1021/cr200295k. 
  40. Yetukuri L, Katajamaa M, Medina-Gomez G, Seppänen-Laakso T, Vidal-Puig A, Oresic M; Katajamaa; Medina-Gomez; Seppänen-Laakso; Vidal-Puig; Oresic (2007). "Bioinformatics strategies for lipidomics analysis: characterization of obesity related hepatic steatosis". BMC Syst Biol 1: 12. PMC 1839890. PMID 17408502. doi:10.1186/1752-0509-1-12. 
  41. Katajamaa M, Miettinen J, Oresic M; Miettinen; Oresic (March 2006). "MZmine: toolbox for processing and visualization of mass spectrometry based molecular profile data". Bioinformatics 22 (5): 634–6. PMID 16403790. doi:10.1093/bioinformatics/btk039. 
  42. Lutz U, Lutz RW, Lutz WK; Lutz; Lutz (July 2006). "Metabolic profiling of glucuronides in human urine by LC-MS/MS and partial least-squares discriminant analysis for classification and prediction of gender". Anal. Chem. 78 (13): 4564–71. PMID 16808466. doi:10.1021/ac0522299. 
  43. Okuda S, Yamada T, Hamajima M, Itoh M, Katayama T, Bork P, Goto S, Kanehisa M; Yamada; Hamajima; Itoh; Katayama; Bork; Goto; Kanehisa (July 2008). "KEGG Atlas mapping for global analysis of metabolic pathways". Nucleic Acids Res. 36 (Web Server issue): W423–6. PMC 2447737. PMID 18477636. doi:10.1093/nar/gkn282. 
  44. SphingoMAP
  45. Sud M, Fahy E, Cotter D, Brown A, Dennis EA, Glass CK, Merrill AH, Murphy RC, Raetz CR, Russell DW, Subramaniam S; Fahy; Cotter; Brown; Dennis; Glass; Merrill Jr; Murphy; Raetz; Russell; Subramaniam (January 2007). "LMSD: LIPID MAPS structure database". Nucleic Acids Res. 35 (Database issue): D527–32. PMC 1669719. PMID 17098933. doi:10.1093/nar/gkl838. 
  46. Cotter D, Maer A, Guda C, Saunders B, Subramaniam S; Maer; Guda; Saunders; Subramaniam (January 2006). "LMPD: LIPID MAPS proteome database". Nucleic Acids Res. 34 (Database issue): D507–10. PMC 1347484. PMID 16381922. doi:10.1093/nar/gkj122. 
  47. Yetukuri L, Ekroos K, Vidal-Puig A, Oresic M; Ekroos; Vidal-Puig; Oresic (February 2008). "Informatics and computational strategies for the study of lipids". Mol Biosyst 4 (2): 121–7. PMID 18213405. doi:10.1039/b715468b. 

Véxase tamén editar

Ligazóns externas editar