Applied metabolome analysis : exploration, development and application of gas chromatography-mass spectrometry based metabolite profiling technologies

Angewandte Metabolom Analyse : Erforschung, Entwicklung und Anwendung von auf Gaschromatographie-Massenspektrometrie basierenden

  • The uptake of nutrients and their subsequent chemical conversion by reactions which provide energy and building blocks for growth and propagation is a fundamental property of life. This property is termed metabolism. In the course of evolution life has been dependent on chemical reactions which generate molecules that are common and indispensable to all life forms. These molecules are the so-called primary metabolites. In addition, life has evolved highly diverse biochemical reactions. These reactions allow organisms to produce unique molecules, the so-called secondary metabolites, which provide a competitive advantage for survival. The sum of all metabolites produced by the complex network of reactions within an organism has since 1998 been called the metabolome. The size of the metabolome can only be estimated and may range from less than 1,000 metabolites in unicellular organisms to approximately 200,000 in the whole plant kingdom. In current biology, three additional types of molecules are thought to be important to theThe uptake of nutrients and their subsequent chemical conversion by reactions which provide energy and building blocks for growth and propagation is a fundamental property of life. This property is termed metabolism. In the course of evolution life has been dependent on chemical reactions which generate molecules that are common and indispensable to all life forms. These molecules are the so-called primary metabolites. In addition, life has evolved highly diverse biochemical reactions. These reactions allow organisms to produce unique molecules, the so-called secondary metabolites, which provide a competitive advantage for survival. The sum of all metabolites produced by the complex network of reactions within an organism has since 1998 been called the metabolome. The size of the metabolome can only be estimated and may range from less than 1,000 metabolites in unicellular organisms to approximately 200,000 in the whole plant kingdom. In current biology, three additional types of molecules are thought to be important to the understanding of the phenomena of life: (1) the proteins, in other words the proteome, including enzymes which perform the metabolic reactions, (2) the ribonucleic acids (RNAs) which constitute the so-called transcriptome, and (3) all genes of the genome which are encoded within the double strands of desoxyribonucleic acid (DNA). Investigations of each of these molecular levels of life require analytical technologies which should best enable the comprehensive analysis of all proteins, RNAs, et cetera. At the beginning of this thesis such analytical technologies were available for DNA, RNA and proteins, but not for metabolites. Therefore, this thesis was dedicated to the implementation of the gas chromatography – mass spectrometry technology, in short GC-MS, for the in-parallel analysis of as many metabolites as possible. Today GC-MS is one of the most widely applied technologies and indispensable for the efficient profiling of primary metabolites. The main achievements and research topics of this work can be divided into technological advances and novel insights into the metabolic mechanisms which allow plants to cope with environmental stresses. Firstly, the GC-MS profiling technology has been highly automated and standardized. The major technological achievements were (1) substantial contributions to the development of automated and, within the limits of GC-MS, comprehensive chemical analysis, (2) contributions to the implementation of time of flight mass spectrometry for GC-MS based metabolite profiling, (3) the creation of a software platform for reproducible GC-MS data processing, named TagFinder, and (4) the establishment of an internationally coordinated library of mass spectra which allows the identification of metabolites in diverse and complex biological samples. In addition, the Golm Metabolome Database (GMD) has been initiated to harbor this library and to cope with the increasing amount of generated profiling data. This database makes publicly available all chemical information essential for GC-MS profiling and has been extended to a global resource of GC-MS based metabolite profiles. Querying the concentration changes of hundreds of known and yet non-identified metabolites has recently been enabled by uploading standardized, TagFinder-processed data. Long-term technological aims have been pursued with the central aims (1) to enhance the precision of absolute and relative quantification and (2) to enable the combined analysis of metabolite concentrations and metabolic flux. In contrast to concentrations which provide information on metabolite amounts, flux analysis provides information on the speed of biochemical reactions or reaction sequences, for example on the rate of CO2 conversion into metabolites. This conversion is an essential function of plants which is the basis of life on earth. Secondly, GC-MS based metabolite profiling technology has been continuously applied to advance plant stress physiology. These efforts have yielded a detailed description of and new functional insights into metabolic changes in response to high and low temperatures as well as common and divergent responses to salt stress among higher plants, such as Arabidopsis thaliana, Lotus japonicus and rice (Oryza sativa). Time course analysis after temperature stress and investigations into salt dosage responses indicated that metabolism changed in a gradual manner rather than by stepwise transitions between fixed states. In agreement with these observations, metabolite profiles of the model plant Lotus japonicus, when exposed to increased soil salinity, were demonstrated to have a highly predictive power for both NaCl accumulation and plant biomass. Thus, it may be possible to use GC-MS based metabolite profiling as a breeding tool to support the selection of individual plants that cope best with salt stress or other environmental challenges.show moreshow less
  • Die Aufnahme von Nährstoffen und ihre chemische Umwandlung mittels Reaktionen, die Energie und Baustoffe für Wachstum und Vermehrung bereitstellen, ist eine grundlegende Eigenschaft des Lebens. Diese Eigenschaft wird Stoffwechsel oder, wie im Folgenden, Metabolismus genannt. Im Verlauf der Evolution war alles Leben abhängig von solchen Reaktionen, die essentielle und allen Lebensformen gemeinsame Moleküle erzeugen. Über diese sogenannten Primärmetabolite hinaus sind hochdiverse Reaktionen entstanden. Diese erlauben Organismen, einzigartige sogenannte Sekundärmetabolite zu produzieren, die in der Regel einen zusätzlichen Überlebensvorteil vermitteln. Die Gesamtheit aller Metabolite, die von dem komplexen Reaktionsnetzwerk in Organismen erzeugt werden, nennt man seit 1998 das Metabolom. Die Größe des Metaboloms kann nur geschätzt werden. Neben der Gesamtheit aller Metabolite werden heute drei weitere Arten an Molekülen als wesentlich betrachtet, um die Phänomene des Lebens zu verstehen: erstens die Proteine, deren Summe, das Proteom,Die Aufnahme von Nährstoffen und ihre chemische Umwandlung mittels Reaktionen, die Energie und Baustoffe für Wachstum und Vermehrung bereitstellen, ist eine grundlegende Eigenschaft des Lebens. Diese Eigenschaft wird Stoffwechsel oder, wie im Folgenden, Metabolismus genannt. Im Verlauf der Evolution war alles Leben abhängig von solchen Reaktionen, die essentielle und allen Lebensformen gemeinsame Moleküle erzeugen. Über diese sogenannten Primärmetabolite hinaus sind hochdiverse Reaktionen entstanden. Diese erlauben Organismen, einzigartige sogenannte Sekundärmetabolite zu produzieren, die in der Regel einen zusätzlichen Überlebensvorteil vermitteln. Die Gesamtheit aller Metabolite, die von dem komplexen Reaktionsnetzwerk in Organismen erzeugt werden, nennt man seit 1998 das Metabolom. Die Größe des Metaboloms kann nur geschätzt werden. Neben der Gesamtheit aller Metabolite werden heute drei weitere Arten an Molekülen als wesentlich betrachtet, um die Phänomene des Lebens zu verstehen: erstens die Proteine, deren Summe, das Proteom, auch die Enzyme einschließt, die die obigen metabolischen Reaktionen durchführen, zweitens die Ribonukleinsäuren (RNS), deren Gesamtheit als Transkriptom bezeichnet wird, und drittens die doppelsträngige Desoxyribonukleinsäure (DNS), die das Genom, die Summe aller Gene eines Organismus, ausmacht. Die Untersuchung aller dieser vier molekularen Ebenen des Lebens erfordert Technologien, die idealerweise die vollständige Analyse der Gesamtheit aller DNS-, RNS-, Protein-Moleküle, bzw. Metabolite erlauben. Zu Beginn meiner Arbeiten waren solche Technologien für DNS, RNS, und Proteine verfügbar, aber nicht für Metabolite. Aus diesem Grund habe ich meine Forschungstätigkeit auf das Ziel ausgerichtet, so viele Metabolite wie irgend möglich in einer gemeinsamen Analyse zu erfassen. Zu diesem Zweck habe ich mich auf eine einzelne Technik, nämlich die gekoppelte Gaschromatographie und Massenspektrometrie, kurz GC-MS, konzentriert. Nicht zuletzt durch meine Arbeiten ist GC-MS heute eine der am häufigsten angewandten Technologien und unverzichtbar für das breite Durchmustern der Metabolite. Neben der Etablierung der grundlegenden GC-MS-Profilanalyse-Technologie liegen die Haupterrungenschaften meiner Arbeiten sowohl in den technischen Neuerungen als auch in den Einsichten in metabolische Mechanismen, die es Pflanzen erlauben, erfolgreich auf Umwelteinflüsse zu reagieren. Die technologischen Errungenschaften waren erstens wesentliche Beiträge zur Labor-Automatisierung und zur Auswertung von modernen, auf Flugzeitmassenspektrometrie beruhenden, GC-MS-Profilanalysen, zweitens die Entwicklung einer entsprechenden Prozessierungs-Software, genannt TagFinder, und drittens die Etablierung einer internationalen Datensammlung zur Metabolitidentifizierung aus komplexen Mischungen. Diese massenspektralen und gaschromatographischen Daten haben seit 2005 Eingang in die von mir initiierte Entwicklung der Golm Metabolom Datenbank (GMD) gefunden, die die zunehmend wachsenden GC-MS-Referenzdaten wie auch die Metabolitprofildaten verwaltet und öffentlich zugänglich macht. Darüber hinaus wurden die langfristigen Ziele einer verbesserten Präzision für relative und absolute Quantifizierung wie auch einer Kopplung von Konzentrationsbestimmung und metabolischen Flussanalysen mittels GC-MS verfolgt. Sowohl die Stoffmengen als auch die Geschwindigkeit der Stoffaufnahme und der chemischen Umsetzung, d.h. der metabolische Fluss, sind wesentlich für neue biologische Einsichten. In diesem Zusammenhang wurde von mir die Aufnahme von CO2 durch Pflanzen, der Basis allen Lebens auf der Erde, untersucht. Angewandt auf das Temperaturstress- und Salzstressverhalten von Modell- und Kulturpflanzen, nämlich des Ackerschmalwands (Arabidopsis thaliana), des Hornklees (Lotus japonicus) und der global bedeutendsten Nutzpflanze Reis (Oryza sativa), wurden detaillierte und vergleichende neue metabolische Einsichten in den Zeitverlauf der Temperaturanpassung und die Anpassung an zunehmend salzhaltige Böden erzielt. Metabolismus verändert sich unter diesen Bedingungen allmählich fortschreitend und nicht in plötzlichen Übergängen. Am Beispiel des Hornklees konnte gezeigt werden, dass Metabolitprofilanalysen eine hohe Vorhersagekraft für die Biomasseerzeugung unter Salzeinfluss wie auch für die Aufnahme von Salz durch die Pflanze haben. So mag es in Zukunft möglich werden, GC-MS-Profilanaysen anzuwenden, um den Züchtungsprozess von Kulturpflanzen zu beschleunigen.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Joachim KopkaORCiDGND
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-40597
Supervisor(s):Lothar Willmitzer
Publication type:Habilitation Thesis
Language:English
Publication year:2008
Publishing institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2009/11/24
Release date:2010/01/27
Tag:Gaschromatographie; Massenspektrometrie; Metaboliten; Metabolomics; Profilanalysen
Gas Chromatography; Mass Spectrometry; Metabolites; Metabolomics; Profiling
RVK - Regensburg classification:VG 9807
RVK - Regensburg classification:VG 7407
RVK - Regensburg classification:WN 1700
RVK - Regensburg classification:WN 4900
RVK - Regensburg classification:WN 4850
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Biochemie und Biologie
DDC classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie
License (German):License LogoKeine öffentliche Lizenz: Unter Urheberrechtsschutz
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Fiehn O, Kopka J, Doermann P, Altmann T, Trethewey RN, Willmitzer L (2000) Metabolite profiling for plant functional genomics. Nature Biotechnology 18(11): 1157-1161
doi:10.1038/81137

Roessner U, Wagner C, Kopka J, Trethewey RN, Willmitzer L (2000) Simultaneous analysis of metabolites in potato tuber by gas chromatography-mass spectrometry. Plant Journal 23(1): 131-142
doi:10.1046/j.1365-313x.2000.00774.x

Lisec J, Schauer N, Kopka J, Willmitzer L, Fernie AR (2006) Gas chromatography mass spectrometry-based metabolite profiling in plants. Nature Protocols 1: 387 – 396
doi:10.1038/nprot.2006.59

Erban A, Schauer N, Fernie AR, Kopka J (2007) Non-supervised construction and application of mass spectral and retention time index libraries from time-of-flight GC-MS metabolite profiles. In: Weckwerth W (ed) Metabolomics: methods and protocols. Humana Press, Totowa, pp 19-38
doi:10.1007/978-1-59745-244-1_2

Birkemeyer C, Kolasa A, Kopka J (2003) Comprehensive chemical derivatization for gas chromatography-mass spectrometry-based multi-targeted profiling of the major phytohormones. Journal of Chromatography A 993(1-2): 89-102
doi:10.1016/S0021-9673(03)00356-X

Birkemeyer C, Luedemann A, Wagner C, Erban A, Kopka J (2005) Metabolome analysis: the potential of in vivo-labeling with stable isotopes for metabolite profiling. Trends in Biotechnology 23 (1): 28-33
doi:10.1016/j.phytochem.2007.03.026

Wagner C, Sefkow M, Kopka J (2003) Construction and application of a mass spectral and retention time index database generated from plant GC/EI-TOF-MS metabolite profiles. Phytochemistry 62(6): 887-900
doi:10.1016/S0031-9422(02)00703-3

Luedemann A, Weicht D, Selbig J, Kopka J (2004) PaVESy: pathway visualization and editing system. Bioinformatics 20 (16): 2841-2844
doi:10.1093/bioinformatics/bth278

Schauer N, Steinhauser D, Strelkov S, Schomburg D, Allison G, Moritz T, Lundgren K, Roessner-Tunali U, Forbes MG, Willmitzer L, Fernie AR, Kopka J (2005) GC-MS libraries for the rapid identification of metabolites in complex biological samples. FEBS Letters 579 (6): 1332-1337
doi:10.1016/j.febslet.2005.01.029

Kopka J, Schauer N, Krueger S, Birkemeyer C, Usadel B, Bergmueller E, Doermann P, Weckwerth W, Gibon Y, Stitt M, Willmitzer L, Fernie AR, Steinhauser D (2005) GMD@CSB.DB: the Golm Metabolome Database. Bioinformatics 21 (8): 1635-1638
doi:10.1093/bioinformatics/bti236

Scholz M, Kaplan F, Guy CL, Kopka J, Selbig J (2005) Non-linear PCA: a missing data approach. Bioinformatics 21 (20): 3887-3895
doi:10.1093/bioinformatics/bti634

Luedemann A, Strassburg K, Erban A, Kopka J (2008) TagFinder for the quantitative analysis of gas chromatography - mass spectrometry (GC-MS) based metabolite profiling experiments. Bioinformatics 24 (5): 732 -737
doi:10.1093/bioinformatics/btn023

Strehmel N, Hummel J, Erban A, Strassburg K, Kopka J (2008) Estimation of retention index thresholds for compound matching using routine gas chromatography-mass spectrometry based metabolite profiling experiments. J Chromatogr B 871: 182-190
doi:10.1016/j.jchromb.2008.04.042

Steinhauser D, Junker BH, Luedemann A, Selbig J, Kopka J (2004) Hypothesis-driven approach to predict transcriptional units from gene expression data. Bioinformatics 20 (12): 1928-1939
doi:10.1093/bioinformatics/bth182

Steinhauser D, Usadel B, Luedemann L, Thimm O, Kopka J (2004) CSB.DB: A comprehensive systems-biology database. Bioinformatics 20 (18): 3647-3651
doi:10.1093/bioinformatics/bth398

Kaplan F, Kopka J, Haskell DW, Zhao W, Schiller KC, Gatzke N, Sung DY, Guy CL (2004) Exploring the temperature-stress metabolome of Arabidopsis. Plant Physiology 136 (4): 4159-4168
doi:10.1104/pp.104.052142

Kaplan F, Kopka J, Sung DY, Zhao W, Popp M, Porat R, Guy CL (2007) Transcript and metabolite profiling during cold acclimation of Arabidopsis reveals an intricate relationship of cold-regulated gene expression with modifications in metabolite content. Plant Journal 50 (6): 967-981
doi:10.1111/j.1365-313X.2007.03100.x

Colebatch G, Desbrosses GG, Ott T, Krusell L, Montanari O, Kloska S, Kopka J, Udvardi MK (2004) Global changes in transcription orchestrate metabolic differentiation during symbiotic nitrogen fixation in Lotus japonicus. Plant Journal 39 (4): 487-512
doi:10.1111/j.1365-313X.2004.02150.x

Desbrosses GG, Kopka J, Udvardi MK (2005) Lotus japonicus metabolic profiling. Development of gas chromatography-mass spectrometry resources for the study of plant-microbe interactions. Plant Physiology 137 (4): 1302-1318
doi:10.1104/pp.104.054957

Sanchez DH, Siahpoosh MR, Roessner U, Udvardi MK, Kopka J (2008) Plant metabolomics reveals conserved and divergent metabolic responses to salinity. Physiologica Plantarum 132 (2): 209-219
doi:10.1111/j.1399-3054.2007.00993.x

Sanchez DH, Lippold F, Redestig H, Hannah M, Erban A, Kraemer U, Kopka J, Udvardi MK (2008) Integrative functional genomics of salt acclimation in the model legume Lotus japonicus. Plant Journal 53 (6): 973-987
doi:10.1111/j.1365-313X.2007.03381.x

Sanchez DH, Redestig H, Kraemer U, Udvardi MK, Kopka J (2008) Metabolome-ionome-biomass interactions: What can we learn about salt stress by multiparallel phenotyping? Plant Signaling and Behavior 3 (8): 598-600
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2634509/
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