LC-MS（液体クロマトグラフィマス分光測定）

LC-MSサンプル準備を含むワークフロー

LC-MSサンプル準備は、これらのワークフローで一般的に使用されます。

1. プロテオミクス：用于蛋白质鉴定、定量和翻译后修饰分析。
2. メタボロミクス：研究小分子和代谢途径。
3. 薬物分析：用于药物发现、药代动力学和代谢研究。
4. 環境および食品分析：用于检测污染物或残留物。

LC-MSサンプル準備に最適な方法

固相抽出（SPE）

固相抽出（SPE）は、分析研究所でのサンプルの調製のための重要な手法であり、LC-MSによるクロマトグラフィー分析に特に適しています。この方法は、主に固相固定相を使用して、液体サンプルから分析物を分離し、干渉化合物を除去しながら分析物を効果的に精製および濃縮します。 SPEは、サンプルとクロマトグラフィーの互換性を向上させ、定性的および定量的分析を改善し、分析システムのサービス寿命を拡大します。 SPEは、迅速な処理と適応の自動化、特に尿、血液、食物などの複雑なマトリックスサンプルの取り扱いで知られており、液体抽出と比較して回復率が高くなります。

• 列コンディショニング：通过溶剂对色谱柱中的吸附剂进行条件化，准备其有效结合分析物。
• サンプルの読み込み：将样本引入经过条件化的吸附剂中。在这个阶段，分析物会被捕获，同时一些杂质也可能附着。
• 洗浄：清除非特异性结合的杂质，以提高捕获分析物的纯度，并减少分析中的背景干扰。
• 溶出と収集：最后，从吸附剂中洗脱分析物。如有必要，对洗脱液进行进一步处理，以确保其与LC-MS/MS的兼容性，然后进行分析。

タンパク質沈殿

タンパク質降水は、生物学的サンプルからタンパク質を除去するために設計された広く使用されている技術です。この方法は、高タンパク質含有量（血漿や血清など）のサンプルの調製に不可欠です。タンパク質を沈殿させることにより、サンプルマトリックスを簡素化でき、その後のLC-MS分析との干渉を減らすことができます。この方法は、そのシンプルさ、速度、効率のために非常に好まれており、大きく複雑な生物学的基質を処理するために使用できます。小分子分析を改善するだけでなく、LC-MS分析の精度と感度に影響を与える可能性のあるマトリックス効果を最小限に抑えます。

• 降水試薬の追加：向生物样本中加入沉淀试剂（如乙腈、甲醇或三氟醋酸），使蛋白质变性并聚集。
• インキュベート：允许混合物孵育，以促进蛋白质的完全沉淀。此步骤的持续时间可能根据沉淀试剂和样本类型有所不同。
• 遠心分離：对样本进行离心，分离沉淀的蛋白质与含有分析物的上清液。
• 上清コレクション：小心收集上清液，上清液现在包含了感兴趣的分析物，免受蛋白质干扰。
• オプションの後処理：根据LC-MS分析的具体要求，上清液可能会进一步处理，例如溶剂蒸发或稀释。

液液抽出（LLE）

液液抽出とは、2つの互換性のない液体（通常は水相と有機溶媒）における分析物の溶解度の違いに基づいた分析物の分離を指します。このアプローチは、生物液などの複雑な水性基質から分析物を抽出するために不可欠であり、非極性または中極性化合物に特に効果的です。 LLEは、水溶性干渉を除去しながら分析物を効果的に分離および濃縮する能力が非常に尊重され、それによりLC-MS分析の感度と特異性が向上します。この技術は広く使用されており、さまざまなサンプルサイズに従って調整できます。

• 位相選択と混合：选择适当的不可混溶溶剂——一个水相和一个有机相。将样本与这些溶剂混合，确保分析物优先溶解在有机相中。
• 位相分離：让混合物静置，或使用离心加速相分离。分析物将分配到有机溶剂中，而大多数水相中的杂质则留在水层。
• 有機相コレクション：小心收集有机相，其中包含提取的分析物。此步骤需要精确操作，以避免相间交叉污染。

LC-MSサンプル準備における誘導体化

LC-MSの誘導体化サンプル調製は、分析物の活性グループを変換することにより、その検出と定量的能力を改善する化学修飾プロセスです。この手法は、発色団やフルオロフォアを欠くものなど、固有の検出能力が低い分析物に特に適しています。誘導体化学は、揮発性、安定性、イオン化効率などの分析物の物理的および化学的特性を改善し、LC-MS分析により適しています。ステロイド、アミノ酸、糖などの特定の化合物クラスを分析するために不可欠であり、感度、選択性、および全体的な分析性能を大幅に改善できます。

なぜLC-MSのサンプル準備が非常に難しいのか：

• マトリックス効果：多くのサンプル、特に生物学的サンプルには、LC-MS分析を妨げる複雑なマトリックスがあります。
• 分析物の多様性：異なる分析物が異なる準備技術を必要とする場合があります。
• 感度と特異性：必要な感度と特異性を達成するには、慎重な最適化が必要です。