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IITC MRBP鼠尾血壓監(jiān)測儀:痰濕壅盛型高血壓病小鼠模型的血漿代謝組學(xué)分析

時間:2026/4/24
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圖片104.png

 

山東中醫(yī)藥大學(xué)楊傳華團(tuán)隊發(fā)表了一項研究,題為基于UPLC-MS探討痰濕壅盛型高血壓病小鼠血漿代謝組學(xué)特點"。研究通過檢測痰濕壅盛型高血壓病模型小鼠的血漿代謝組學(xué)變化,挖掘該證候的潛在生物學(xué)標(biāo)志物,從整體角度闡釋痰濕壅盛型高血壓病模型小鼠的代謝特征。

 

 

摘要

目的:通過檢測痰濕壅盛型高血壓病模型小鼠的血漿代謝組學(xué)變化,分析挖掘該證候的潛在生物學(xué)

標(biāo)志物,從整體角度闡釋痰濕壅盛型高血壓病模型小鼠的代謝特征。方法:高脂飼料喂養(yǎng)C57BL/6Cnc小鼠25周, 觀察小鼠一般情況和主動脈組織形態(tài),UPLC-MS分析血漿代謝組變化,結(jié)合多維統(tǒng)計和單位統(tǒng)計分析篩選組間差 異代謝物,并進(jìn)行KEGG代謝通路富集分析。結(jié)果:模型組小鼠出現(xiàn)痰濕壅盛證特征表現(xiàn),體質(zhì)量、Lee’s指數(shù)、 收縮壓、舒張壓、血糖/胰島素、瘦素水平較對照組顯著升高(P<0.05),空腹胰島素顯著降低(P<0.05),主 動脈出現(xiàn)明顯的形態(tài)改變和脂質(zhì)沉積。UPLC-MS共篩選出差異代謝物125個(其中64個升高,61個降低;VIP>1且 P<0.05),差異最大的代謝物依次為磷脂酰膽堿、溶血磷脂酰膽堿、L-異亮氨酸、乙酰肉堿等。差異代謝物主要富集于膽堿代謝、GnRH信號通路、氨基酸的合成、FcγR介導(dǎo)的吞噬作用、磷脂酶D信號途徑等(P<0.01),以及產(chǎn)熱、EGFR信號通路、NFB信號通路等(P<0.05)。結(jié)論:磷脂酰膽堿、溶血磷脂酰膽堿、L-異亮氨酸、乙酰肉堿可作為痰濕壅盛型高血壓病小鼠模型的特征血漿代謝標(biāo)志物。

 

 

實驗材料與儀器

實驗動物:8周齡SPF級雄性C57BL/6Cnc小鼠27只,體質(zhì)量(22±2)g

高脂飼料配方:基礎(chǔ)飼料83.75%,15%脂肪,1.25%膽固醇。

試劑:水合氯醛、甲醇、甲酸、水、乙腈、L-2-氯苯丙氨酸、LysoPC17:0其他所有試劑均為分析純或色譜級。

 

儀器:IITC MRBP鼠尾血壓監(jiān)測儀、QE高分辨質(zhì)譜儀、Nexera UPLC高效液相色譜儀、Acquity UPLC BEH C18色譜柱、TYXH-I漩渦振蕩器、TGL-16MS臺式高速冷凍離心機(jī)。

圖片86.png

 

IITC MRBP鼠尾血壓監(jiān)測儀

 

 

實驗過程

 

小鼠一般情況觀察與模型判定:每日觀察小鼠一般情況;每周記錄小鼠體質(zhì)量、身長(鼻尖至尾根),計算Lee‘s指數(shù)≡體質(zhì)量(g)1/7×10/體長(cm);每周清醒狀態(tài)下尾動脈加壓法檢測小鼠血壓,設(shè)定保溫桶溫度32℃,平衡穩(wěn)定5~10min,間隔40s,連續(xù)測量3次,取平均值。25周后,以體質(zhì)量、血壓均≥對照組平均值25%者作為判定“痰濕壅盛型高血壓病小鼠模型"成功的標(biāo)準(zhǔn),篩選9只納入模型組,為避免極值,再進(jìn)一步淘汰此9只小鼠中體質(zhì)量大和小的各1只,共納入7只模型小鼠進(jìn)行后續(xù)實驗,其余淘汰過量麻醉處死。

圖片105.png

 

樣本采集及主動脈組織形態(tài)觀察:25周后,10%水合氯醛(350mg/kg)腹腔注射麻醉小鼠,下腔靜脈取血,EDTA抗凝,室溫下3500r/min離心(離心半徑:7.8cm)15min,取上清液。化學(xué)法檢測小鼠空腹血糖、空腹胰島素、瘦素含量,由山東中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院檢驗科進(jìn)行檢測。冰上分離小鼠主動脈,分為2份:一部分以10%中性甲醛固定,石蠟包埋,切片厚度4μm,蘇木素-伊紅(HE)染色觀察組織學(xué)改變;另一部分以2.5%戊二醛固定,透射電鏡觀察主動脈亞細(xì)胞水平形態(tài)變化,電鏡樣品制備和觀察委托山東微亞生物科技有限公司進(jìn)行。

 

血漿樣品前處理:100μL血漿加入內(nèi)標(biāo)(L-2-氯苯丙氨酸,0.3mg/mL;LysoPC17:0,0.01mg/mL,均為甲醇配置)10μL渦旋震蕩10s,加入300μL甲醇-乙腈(V:V=2:1),渦旋震蕩1min,超聲提取10min,-20℃靜置30min;室溫下13000r/min離心(離心半徑:7.8cm)10min,取300μL上清液揮干,400μL甲醇-水(V:V=1:4)復(fù)溶,渦旋30s,超聲2min,室溫下13000r/min離心(離心半徑:7.8cm)10min,取上清液,以0.22μm有機(jī)相針孔過濾器過濾。質(zhì)控樣本(QC)由所有樣本的提取液等體積混合而成。

 

液相色譜-質(zhì)譜分析:采用Nexera UPLC超高效液相串聯(lián)QE高分辨質(zhì)譜儀組成的液質(zhì)聯(lián)用系統(tǒng)。色譜條件:Acquity UPLC BEH C18色譜柱(100mm×2.1mm,1.7μm);柱溫:45℃;流動相:A-水(含0.1%甲酸),B-甲醇;流速:0.35mL/min;進(jìn)樣體積:10μL。梯度洗脫:0min時A 95%、B 5%;1.5min時A 95%、B 5%;5.0min時A 70%、B 30%;7.0min時A 30%、B 70%;10.0min時A 1%、B 99%;12.0min時A 1%、B 99%;15.0min時A 95%、B 5%。質(zhì)譜條件:離子源:電噴霧離子源(ESI);樣品質(zhì)譜信號采集分別采用正負(fù)離子掃描模式。質(zhì)譜參數(shù):質(zhì)量掃描范圍:60~900;分辨率(full scan):70000;分辨率(HCD MS/MS scans):17500;噴霧電壓:3.5kV(正離子),3.1kV(負(fù)離子);鞘氣流速:30Arb;輔助氣流速:10Arb;毛細(xì)管溫度:320℃。

 

數(shù)據(jù)處理:UNIFI 1.8.1軟件用于原始數(shù)據(jù)的采集。原始數(shù)據(jù)經(jīng)Progenesis QI v2.3軟件(Nonlinear Dynamics)進(jìn)行基線過濾、峰識別、積分、保留時間校正、峰對齊和歸一化?;衔锏蔫b定基于精確質(zhì)量數(shù)、二級碎片以及同位素分布,使用The Human Metabolome Database(HMDB)和Lipidmaps(v2.3)以及METLIN數(shù)據(jù)庫進(jìn)行定性。根據(jù)化合物定性結(jié)果打分(Score)進(jìn)行篩選,篩選標(biāo)準(zhǔn)為≥30分(滿分60分),將正負(fù)離子數(shù)據(jù)合并成一個數(shù)據(jù)矩陣。采用無監(jiān)督的主成分分析(PCA)來觀察各樣本之間的總體分布,有監(jiān)督的偏最小二乘法分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘法分析(OPLS-DA)來區(qū)分各組間的總體差異。采用七次循環(huán)交互驗證和200次響應(yīng)排序檢驗(RPT)考察模型的質(zhì)量,綜合對比結(jié)果,多維分析和單維分析相結(jié)合,篩選組間差異代謝物。并基于KEGG數(shù)據(jù)庫對差異代謝物進(jìn)行代謝通路富集分析,以挖掘兩組樣本中代謝途徑變化機(jī)制。

 

 

實驗結(jié)論

經(jīng)高脂飼料長期喂養(yǎng)的小鼠,最終建立了痰濕壅盛型高血壓病小鼠模型。UPLC-MS篩選出125個血漿差異代謝物,差異最大的代謝物(VIP排序)依次為磷脂酰膽堿、三氯乙醇葡萄糖醛酸、溶血磷脂酰膽堿、L-異亮氨酸、乙酰肉堿等。模型組小鼠血漿中多種磷脂酰膽堿水平升高,磷脂酰膽堿(16:0/0:0)升高了1.853倍,磷脂酰膽堿[0-16:1(11Z)/2:0]升高了2.513倍,磷脂酰膽堿[16:0/9:0(COOH)]升高了2.133倍,磷脂酰膽堿[22:6(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z,19Z)/0:0]升高了1.904倍。模型組小鼠多種溶血磷脂酰膽堿升高,溶血磷脂酰膽堿[18:2(9Z,12Z)]升高了2.166倍,溶血磷脂酰膽堿[18:1(9Z)]升高了2.260倍,溶血磷脂酰膽堿[20:3(5Z,8Z,11Z)]升高了3.324倍,溶血磷脂酰膽堿[18:3(9Z,12Z,15Z)]升高了2.917倍。L-異亮氨酸下調(diào)了5.128倍(1/0.195)。乙酰肉堿升高了1.960倍。痰濕壅盛型高血壓病小鼠模型組與對照組比較,差異代謝物多集中于脂類小分子,磷脂酰膽堿、溶血磷脂酰膽堿、L-異亮氨酸、乙酰肉堿可作為痰濕壅盛型高血壓病模型小鼠的特征代謝標(biāo)志物。

 

參考文獻(xiàn)

1. Tang W H, Wang Z, Levison S, et al. Intestinal microbial metabolism of phosphatidylcholine and cardiovascular risk. N Engl J Med, 2013, 368(17):1575-1584.

 

2. Nie C, He T, Zhang W, et al. Branched chain amino acids: Beyond nutrition metabolism. Int J Mol Sci, 2018, 19(4):954.


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