多种植物激素的同时检测方法学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91217309
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0206.植物激素与生长调节物质
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The project will focus on the development of methodology for simultaneous and sensitive determination of various types of trace endogenous phytohormones. In view of the distinct chemical properties and low endogenous contents of a variety of phytohormones, we propose two strategies to carry out the research work. As for Strategy 1, we plan to develop diverse novel separation media and establish tandem mode of sample pretreatment techniques to enrich and purify phytohormones with different categories. By coupling the sample pretreatment strategies developed in this project and the ultra sensitive detection methods previously established in our group, we will obtain abundant information for many kinds of endogenous phytohormones. As for Strategy 2, we plan to develop microextraction methods using multi-dimensional capillary monoliths and establish separation technology using ultra-long hybrid silica monolithic columns with post-column derivatization, with which simultaneous and sensitive determination of multi endogenous phytohormones will be achieved by coupling with mass spectrometry analysis. The implementation of the project is expected to establish a platform for the simultaneous determination of a variety of phytohormones in plants such as Arabidopsis and rice, which will provide reliable measurement of multi endogenous phytohormones for the related research in China and promote the interdisciplinary development between analytical chemistry and plant science research.
本项目将围绕多种超微量植物激素的同时检测方法学开展研究。针对植物中植物激素种类多、化学性质差异大、含量低等特点,拟通过两种途径开展研究工作。途径一为通过研发多种新型分离介质,发展串联模式样品前处理技术,对植物激素进行分类富集纯化,利用申请人已经建立超微量植物激素检测方法,获取多种植物激素的信息;途径二拟发展多维毛细管整体柱微萃取技术、超长杂化硅胶整体柱分离技术、柱后衍生质谱检测技术等实现多种植物激素的同时检测。项目的实施可望建立拟南芥和水稻等植物中多种植物激素的同时检测平台,为我国植物学家的相关研究,提供稳定可靠的多种植物激素测定数据,也将促进分析化学与植物科学交叉学科研究的发展。

结项摘要

激素之间存在着协同、拮抗或因果关系,共同构成了调控植物生理功能的复杂信号转导网络系统。从植物样品中同时获取多种植物激素乃至整个植物激素组的全面信息,是植物激素分析领域的技术难题。本项目重点围绕多种超微量植物激素同时检测方法学开展研究。针对植物中植物激素种类多、化学性质差异大、含量低等特点,我们发展了分别基于磁固相萃取和溶剂诱导液相微萃取的LC-MS,实现了多种植物激素(57种)同时测定。为了解决植物激素同位素内标难以获取的问题,采用自合成的同位标记试剂(质谱探针)标记植物激素标样作为同位素内标,建立了植物样品中多种赤霉素同时测定的LC-MS分析方法;利用类似的策略,在无同位素内标条件下,我们还建立了植物中植物螯合肽的LC-MS定量分析方法。提出硼亲和tip微萃取和原位衍生策略,结合LC-MS建立了一种可用于少量植物样品(5mg鲜重)中油菜素内酯定量测定的分析方法。结合化学衍生技术和质谱扫描技术,提出了稳定同位素标记-双中性丢失扫描的LC-MS分析方法,并用于生物样品中巯基化合物的筛查。这种分析方法也成功应用于代谢组分析。项目的实施过程中所建立的部分分析方法,已经为我国植物学家提供了大量的植物激素测定数据。

项目成果

期刊论文数量(90)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
Coupling carbon nanotube film microextraction with desorption corona beam ionization for rapid analysis of Sudan dyes (I-IV) and Rhodamine B in chilli oil
碳纳米管膜微萃取与解吸电晕束电离耦合快速分析辣椒油中的苏丹染料 (I-IV) 和罗丹明 B。
  • DOI:
    10.1039/c4an02044h
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    ANALYST
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Chen, Di;Huang, Yun-Qing;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者:
    Feng, Yu-Qi
Profiling of phytohormones in rice under elevated cadmium concentration levels by magnetic solid-phase extraction coupled with liquid chromatography tandem mass spectrometry
通过磁固相萃取结合液相色谱串联质谱法分析高镉浓度水平下稻米中的植物激素
  • DOI:
    10.1016/j.chroma.2015.06.046
  • 发表时间:
    2015-08-07
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Cai, Bao-Dong;Yin, Jia;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者:
    Feng, Yu-Qi
Profiling of Thiol-Containing Compounds by Stable Isotope Labeling Double Precursor Ion Scan Mass Spectrometry
通过稳定同位素标记双前体离子扫描质谱分析含硫醇化合物
  • DOI:
    10.1021/ac5023315
  • 发表时间:
    2014-10-07
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Liu, Ping;Huang, Yun-Qing;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者:
    Feng, Yu-Qi
Metal Oxide-Based Selective Enrichment Combined with Stable Isotope Labeling-Mass Spectrometry Analysis for Profiling of Ribose Conjugates
基于金属氧化物的选择性富集结合稳定同位素标记质谱分析核糖缀合物的分析
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.5b01614
  • 发表时间:
    2015-07-21
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Chu, Jie-Mei;Qi, Chu-Bo;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者:
    Feng, Yu-Qi
Isotope labelling - paired homologous double neutral loss scan-mass spectrometry for profiling of metabolites with a carboxyl group
同位素标记 - 配对同源双中性丢失扫描质谱法,用于分析具有羧基的代谢物
  • DOI:
    10.1039/c4an00312h
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    ANALYST
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Huang, Yun-Qing;Wang, Qiu-Yi;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者:
    Feng, Yu-Qi

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其他文献

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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    冯钰锜

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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