13C与31P稳态自由进动技术结合大口径NMR探头在水生生物活体内过程监测中的应用潜力

《Journal of Magnetic Resonance》:The potential of 13C and 31P steady state free precession in combination with large diameter NMR probes for in vivo process monitoring in aquatic organisms

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月21日 来源:Journal of Magnetic Resonance 2.1

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   摘要 - 稳态自由进动(SSFP)可为低丰度样品提供显著的灵敏度增强。 - 大口径探头在活体核磁共振(NMR)研究中相比标准5毫米探头具有优势。 - CRAFT是一种有效的技术,可缓解SSFP的局限性(即自由感应衰减截断)。 - SSFP和大口径探头可在无同位素富集的情况下

  摘要- 稳态自由进动(SSFP)可为低丰度样品提供显著的灵敏度增强。- 大口径探头在活体核磁共振(NMR)研究中相比标准5毫米探头具有优势。- CRAFT是一种有效的技术,可缓解SSFP的局限性(即自由感应衰减截断)。- SSFP和大口径探头可在无同位素富集的情况下实现活体样品的过程监测。引言活体核磁共振(NMR)波谱学是一种强大的技术,可用于阐明生物体的分子结构和相互作用[1],[2],[3]。作为一种无损技术,它提供了实时研究生物体的能力,其中生物体充当"终极生物传感器",报告代谢、生长和应激等关键过程[1],[4],[5],[6]。尽管具有高度优势,活体NMR仍面临若干挑战。生物体非常复杂且具有异质性,导致光谱重叠和谱线展宽[1],[5]。使用大口径探头进行1H NMR研究尤为困难,因为水信号强度大,抑制困难。相比之下,碳具有巨大潜力,因为它普遍存在于所有有机结构中,且具有较宽的化学位移分散范围(13C 0–200 ppm 对比 1H 0–10 ppm)。然而,天然丰度低(例如,1.1% 13C 对比 98.9% 12C)使得对生物体进行13C NMR研究具有挑战性[1],[7],[8],[9],[10]。提高样品灵敏度的一种方法是13C富集,然而13C富集食品(即13C富集藻类)成本的上升使得这种方法在经济上不可行,尤其是对于较大的生物体[11],[12],[13]。大口径探头在活体NMR研究中具有相当大的潜力,因为较大的容积可提供额外的生物量,这有助于抵消富集的需求[1],[2],[13],[14],[15]。大口径探头通常采用"观测"式探头设计,以X(或宽带线圈)作为内线圈。传统的观测式设计还能改善X核的信号,相对于"反演"式探头(X线圈在外侧),为13C等低灵敏度核素提供了额外优势[15]。此外,与1H相比,31P和13C检测实验通常具有更宽的化学位移分散范围,这有望减少重叠并检测非质子化位置[10],[15]。此外,异核NMR不存在强烈的水信号,该信号通常会掩盖1H活体NMR光谱中的重要峰。因此,无需使用高级水抑制技术,而非专家用户实施这些技术可能具有挑战性[5],[15]。然而,尽管有额外的容积和观测式设计,早期使用大口径探头进行的活体NMR研究通常包括1H和31P,因为相对于13C,它们的丰度和灵敏度更高[14],[16],[17],[18]。一种提高大口径探头活体NMR灵敏度和可行性的技术是稳态自由进动(SSFP)实验[19],[20],[21],[22]。SSFP是一种独特的方法,利用短时间内进行数百次扫描。自旋受到一系列快速射频(RF)脉冲的作用,具有相同的翻转角和短于横向弛豫时间(T2)的脉冲间时间(Tp)[19],[20],[21]。这种快速采集使信号维持在横向平面中,其幅度永远不会衰减至零(即达到稳态),自由感应衰减(FID)的最强区域被连续采样[19],[20],[21]。通过在整个采集过程中将自旋维持在稳态,可实现大量扫描,从而提高灵敏度。虽然SSFP是一种在不牺牲实验时间的情况下提高信噪比(SNR)的出色技术,但会产生截断的FID,导致傅里叶变换时出现截断伪影[19],[21]。有趣的是,在自然表现出宽谱线的异质系统(如生物体)中,这种影响微乎其微[20],[23]。如果需要恢复非常尖锐的信号,则可以通过幅度频率表完整还原(CRAFT)来缓解SSFP的局限性。CRAFT是一种基于贝叶斯分析的非傅里叶方法,在时域中对关键NMR参数(即频率、衰减率、相位和幅度)进行建模,并直接从FID中提取所有信号,以表格形式存储[21],[24]。虽然CRAFT表可以直接使用,但通常将其模拟为光谱格式,以便与传统FT结果进行比较[20],[21],[24]。有关CRAFT处理的更多信息,读者可查阅最近的综述,其中讨论了分析和可视化NMR数据的各方面内容[24]。CRAFT的一个有趣功能是能够利用已知的衰减率,将其外推超出截断FID的末端,使模拟光谱中呈现自然的谱线形状。这种方法在本工作末尾进行了演示,非常适合恢复在SSFP中通过截断而展宽的更尖锐的信号。本研究将展示SSFP和大口径探头在活体NMR过程监测中的潜力,并在各种生物系统上展示应用。首先,连续采集31P SSFP以研究*Artemia franciscana*(卤虫)幼体在出生后的原位生长发育过程,其中高能磷酸化合物(如ATP)的变化提供了孵化出休眠卵后能量过程和需求的洞察。接下来利用13C SSFP NMR研究盐度对卤虫幼体的影响。采用批量处理方法,将同一组卤虫暴露于不同盐度中。批量方法允许研究离散的盐浓度,并深入了解生物体如何应对盐度的突然变化。随后进行了一项研究,展示了在连续采样系列中,如何通过仔细的实验设计区分温度变化与生长的影响。施加了复杂的非线性温度变化,并使用统计方法区分出与温度变化相关的代谢物。这在一定程度上与复杂的现代原位监测过程相一致,其中通常存在多个混杂变量。最后,"未来方向"部分探讨了更大的定制20毫米探头的潜力,用于研究超出10毫米探头尺寸范围的大型生物体,并展示CRAFT处理的潜力。测试了三种不同的生物体,以展示20毫米探头用于活体NMR的广泛应用。这包括用于海洋系统的*Entacmaea Quadricolor*(海葵)、用于淡水系统的*Staurogyne Repens*(水马齿)和用于陆地系统的*Eisenia fetida*(蚯蚓)。章节摘要*Artemia franciscana*培养*A. franciscana*休眠卵最初购自Brine Shrimp Direct(美国犹他州)。孵化设置按照食品与农业组织的标准孵化程序进行[25]。简而言之,卤虫休眠卵在装有25,000 mg/L盐溶液的锥形瓶中孵化24小时。锥形瓶在室温下使用气泵充分通气。卤虫幼体(即新孵化幼虫)用于该生物体的所有测试。*Eisenia fetida*培养*E.*SSFP作为活体NMR灵敏度增强工具活体生物体含有多种成分(即生物组织、不同的身体器官和结构),其异质性在样品中产生不同的磁化率,导致谱线展宽和低信噪比[1],[2],[12],[13]。一种无需样品富集即可增强信号的方法是使用大口径探头。例如,10毫米探头比标准5毫米NMR探头提供约4倍的容积,额外的生物量可以SSFP-CRAFT用于活体NMR的潜力CRAFT是一种有效的技术,可缓解SSFP实验的局限性(即光谱截断),并恢复在生物和异质样品中通过截断而在SSFP中被衰减的尖锐信号。图5突出了SSFP-CRAFT的优势,使用10毫米探头对蚯蚓进行31P SSFP展示了这一点。如预期,与标准31P(图5A)在相同实验时间下相比,31P SSFP(图5B)提供了信噪比优势。然而,图5B中的SSFP光谱结论本研究展示了使用10毫米和20毫米大口径探头进行SSFP实验在评估和监测各种生物体过程中的潜力和应用。SSFP提供了可观的信号增强,因为它允许在标准NMR扫描相同的采集时间内进行数百次扫描。当与提供额外生物量的大口径探头结合使用时,这为未富集生物体的活体NMR研究提供了关键优势。31PCRediT作者贡献声明**Peter M. Costa:** 撰写 – 审阅与编辑,撰写 – 初稿,方法论,形式化分析,数据整理,概念构思。**Daniel H. Lysak:** 撰写 – 审阅与编辑,数据整理,概念构思。**Daniel Schmidig:** 撰写 – 审阅与编辑,软件,资源。**Simon Gloor:** 撰写 – 审阅与编辑,软件,资源。**Wolfgang Bermel:** 撰写 – 审阅与编辑,软件,方法论。**Krish Krishnamurthy:** 撰写 – 审阅与编辑,可视化,软件,资源,利益冲突声明作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:多伦多大学和其他学术机构没有利益冲突需要声明。Bruker BioSpin制造了研究中使用的NMR技术。Mestrelab、Chempacker和Open VnmrJ Solutions提供了工作中使用的软件工具。没有任何商业方影响了本研究的数据收集、解释或结论。致谢我们感谢加拿大自然科学和工程研究理事会(NSERC)[联盟项目(ALLRP 549399),联盟项目(ALLRP 555452),联盟项目(ALLRP 597702),发现计划(RGPIN-2019-04165,RGPIN-2025-04574)],加拿大创新基金(CFI-12506),安大略省研究与创新部(MRI-12506)以及秘鲁天主教大学(PUCP)研究副校长办公室通过DRI-2025-1290拨款提供的支持。Peter M. Costa | Daniel H. Lysak | Daniel Schmidig | Simon Gloor | Wolfgang Bermel | Krish Krishnamurthy | Dan Iverson | Flavio V.C. Kock | Myrna Simpson | Andre Simpson
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