4-Phenyl-α-cyanocinnamic Acid Amide: Screening for a Negative Ion Matrix for MALDI-MS Imaging of Multiple Lipid Classes

化学 基质辅助激光解吸/电离 酰胺 分析物 质谱法 基质(化学分析) 马尔迪成像 质谱成像 液相色谱-质谱法中的离子抑制 色谱法 解吸 分析化学(期刊) 串联质谱法 生物化学 有机化学 吸附
作者
Annabelle Fülöp,Martina B. Porada,Christian Marsching,Henning Blott,Bjoern Meyer,Suparna Tambe,Roger Sandhoff,Hans-Dieter Junker,Carsten Hopf
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:85 (19): 9156-9163 被引量:62
标识
DOI:10.1021/ac4018154
摘要

Matrix-assisted laser desorption/ionization imaging mass spectrometry (MALDI-IMS) has become a method of choice in lipid analysis, as it provides localization information for defined lipids that is not readily accessible with nonmass spectrometric methods. Most current MALDI matrices have been found empirically. Nevertheless, preferential matrix properties for many analyte classes are poorly understood and may differ between lipid classes. We used rational matrix design and semiautomated screening for the discovery of new matrices suitable for MALDI-IMS of lipids. Utilizing Smartbeam- and nitrogen lasers for MALDI, we systematically compared doubly substituted α-cyanocinnamic acid derivatives (R1-CCA-R2) with respect to their ability to serve as negative ion matrix for various brain lipids. We identified 4-phenyl-α-cyanocinnamic acid amide (Ph-CCA-NH2) as a novel negative ion matrix that enables analysis and imaging of various lipid classes by MALDI-MS. We demonstrate that Ph-CCA-NH2 displays superior sensitivity and reproducibility compared to matrices commonly employed for lipids. A relatively small number of background peaks and good matrix suppression effect could make Ph-CCA-NH2 a widely applicable tool for lipid analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
ivy应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
pluto应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
喵酱完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得30
1秒前
敬老院N号应助科研通管家采纳,获得30
1秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得30
1秒前
淡定的思松应助ww采纳,获得10
1秒前
cxh发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
winstar完成签到,获得积分10
2秒前
Amai发布了新的文献求助20
3秒前
langzi发布了新的文献求助10
3秒前
ZH的天方夜谭完成签到,获得积分20
3秒前
酷波er应助Rrr采纳,获得10
3秒前
Rhodomyrtus关注了科研通微信公众号
3秒前
wei完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
Qinruirui完成签到,获得积分10
4秒前
Owen应助xia采纳,获得10
4秒前
ddy完成签到,获得积分10
5秒前
zmy发布了新的文献求助10
5秒前
鳗鱼厉发布了新的文献求助10
5秒前
孤存完成签到 ,获得积分10
5秒前
zho关闭了zho文献求助
5秒前
6秒前
8秒前
aaashirz_完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI2S应助风中寄云采纳,获得10
8秒前
coffeecup1完成签到,获得积分10
10秒前
萌萌许完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
斯文鸡完成签到,获得积分10
11秒前
萌萌完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108006
关于积分的说明 9287444
捐赠科研通 2805757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716904
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794