基于激光诱导荧光毛细管电泳的飞摩尔灵敏度单细胞N-糖分析技术研究及其应用

【字体: 时间:2025年09月21日 来源:Sensors and Actuators B: Chemical 8.0

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  本研究针对痕量样本中糖组学分析灵敏度不足的难题,开发了一种基于毛细管电泳-激光诱导荧光(CE-LIF)技术的单细胞N-糖分析平台。通过定制化LIF系统(灵敏度提升3个数量级)和电动超载进样技术(EKS,灵敏度再提升3个数量级),实现了飞摩尔级(4.7 fM)检测限,成功完成HeLa细胞单细胞水平N-糖谱解析,为细胞异质性研究、精准医疗和临床诊断提供了突破性技术支撑。

  

在生命科学领域,糖组学(Glycomics)正成为揭示生命过程奥秘的重要研究方向。糖类分子(Glycans)广泛参与细胞间通讯、免疫应答和信号传导等关键生物学过程,其结构异常与癌症、自身免疫性疾病、感染性疾病等多种人类疾病密切相关。尤其值得关注的是,单细胞水平的糖谱分析对于理解细胞异质性、开发精准药物递送系统和实现微创诊断具有重大意义。然而,当前糖分析技术面临严峻挑战:痕量样本中糖分子数量有限、缺乏类似PCR的扩增技术,以及分析流程中的样本损失问题,导致灵敏度难以满足单细胞分析需求。传统方法如DNA条形码凝集素技术受限于探针可用性,而无标记CE-MS(毛细管电泳-质谱联用)技术虽能减少样本损失,却无法检测所有糖类物种。在这一背景下,日本九州大学的研究团队在《Sensors and Actuators B: Chemical》上发表了一项突破性研究,通过技术创新实现了飞摩尔灵敏度的单细胞N-糖分析。

研究团队采用了两大核心技术策略:定制化激光诱导荧光(LIF)检测系统和电动超载进样(EKS)技术。样本来源于HeLa细胞系,通过玻璃微针采集单细胞后进行甲醇固定和真空干燥处理。关键技术方法包括:1)基于APTS(8-aminopyrene-1,3,6-trisulfonic acid)标记的糖分子衍生化技术,赋予糖分子强负电荷和荧光特性;2)聚丙烯酰胺涂层毛细管制备技术以抑制电渗流;3)氢氟酸蚀刻检测窗技术减少光折射;4)EKS进样 protocol 结合场放大样品进样(FASI)和瞬时等电聚焦(tITP)实现样品预浓缩;5)葡萄糖单位(GU)校准算法采用三重内标法(G2、G3、G15)进行迁移时间校正。

3.1. 定制化激光诱导荧光系统

研究团队针对APTS标记糖分子的光谱特性(最大激发/发射波长455/512 nm),自主搭建了LIF检测系统。采用450 nm激光源和530±55 nm带通滤波器,配合数值孔径0.95的物镜和油浸没系统,显著提升荧光收集效率。经检测窗蚀刻处理(从163 μm减薄至50 μm)后,光折射损失大幅降低。与商用LIF系统对比测试显示:定制系统信噪比(SNR)达21958,比488 nm商用系统提升1800倍(3个数量级),对APTS的检测限可达12 pM。

3.2. 基于电动超载进样的在线样品预浓缩

EKS技术通过FASI(10 kV/5 min)和tITP(30 kV/2 min)两步实现样品高效富集。与常规水力进样(0.3 psi/30 s)相比,EKS对葡萄糖梯度的各寡糖组分灵敏度增强因子(SEF)均超过1600倍。采用G7标准品建立的校准曲线显示,该方法检测限低至4.7 fM(100 attomole,SNR=3),实现了飞摩尔级灵敏度。

3.3. 葡萄糖单位注释

利用葡萄糖梯度外标建立GU-迁移时间校准曲线(R2>0.9998),结合三重内标法校正运行间迁移时间偏差(RSD<1.8%)。对HeLa细胞N-糖谱分析共注释12个典型峰(GU 5.2-10.4),与水力进样结果对比显示GU值误差小于1.4%,证实了EKS进样模式下糖谱分析的可靠性。

3.4. 单细胞N-糖分析

采用尖端直径10 μm的玻璃微针采集单/双HeLa细胞,成功获得单细胞水平N-糖谱。与批量细胞样本相比,单细胞样本中GU>10.4的未知峰相对丰度更高,而GU<6.5的糖链比例降低。不同细胞间特定糖链(如GU 6.5和9.8)的峰高比差异揭示了细胞间糖基化异质性,为单细胞糖组学研究提供了直接证据。

该研究通过系统性的技术创新,将CE-LIF技术的分析灵敏度推升至飞摩尔级别(4.7 fM),实现了单细胞水平N-糖谱的精准解析。定制化LIF系统针对APTS标记糖分子的光学特性优化,带来3个数量级的灵敏度提升;EKS进样技术通过电场驱动样品富集,再实现3个数量级的灵敏度增强。研究中建立的GU注释方法(误差<1.4%)保证了糖结构鉴定的可靠性,而单细胞分析结果首次揭示了细胞间糖基化模式的异质性特征。这项技术不仅为糖组学研究提供了超灵敏分析工具,更在肿瘤微区分析、稀有样本表征、细胞异质性研究等领域展现出重大应用潜力。未来研究可进一步优化样品前处理流程的集成化和自动化,拓展至CE-MS联用技术以实现更全面的糖结构解析,推动精准医疗和临床诊断技术的发展。

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