2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of molecularly-based signals from food products using LC-MS in foodomics
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15K00879
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
井之上 浩一 立命館大学, 薬学部, 准教授 (30339519)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 解析・評価 / 栄養学 / 薬学 / 分析科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、加工食品などを対象とした液体クロマトグラフィー質量分析法（LC/MS）により網羅的な解析結果を利用することで、様々な要因（異物混入、劣化、汚染など）を事前に把握できる技術を開発するための基礎的な検討を行った。昨年度までに分析条件等（カラム、移動相、モニタリングイオンなど）の検討はすでに完了し、最終年度はその有用性を示すこととした。粉ミルクを用いて、劣化評価を行った結果、用時調製と4℃及び室温放置（1晩）では明らかな違いを見出した。いずれも、多変量解析による主成分分析（PCA）を利用することでグループ化が可能であった。その後、S-Plot法を利用して、特徴的な化合物を探索することも可能であった（増加マーカー：ニコチン酸、減少マーカー：ニコチンアミドなど）。しかしながら、ノンターゲット分析では、化合物の同定が難しく、今後の課題と考えられた。そこで、ある程度ターゲットを絞ったワイドメタボロミクスへ展開することとした。これらの実験より、次のステップとして、ある程度、ターゲットを絞ったメタボロミクスが有用であることを見出した。その際利用した方法は、誘導体化（F-MOC）によるアミノ基に特異的な反応を利用した結果、数百種類を10分以内に同時測定し、代謝マッピング法による総合的解析が達成できた。前者のノンターゲットと融合させることでほぼ食品の状態解析が達成できたと考えられる。今後は、本手法のルーチン化、データの蓄積などが重要となってくる。
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Research Products
(2 results)
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[Journal Article] Analysis of the gut microbiome and plasma short-chain fatty acid profiles in a spontaneous mouse model of metabolic syndrome.2017
Author(s)
Nishitsuji, K., Xiao, J., Nagatomo, R., Umemoto, H., Morimoto, Y., Akatsu, H., Inoue, K., Tsuneyama, K.
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Journal Title
Sci. Rep.
Volume: 7
Pages: 15876
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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