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分享一篇發表在JACS上的文章，題目為“Subcellular Analysis of Fatty Acid Metabolism Using Organelle-Selective Click Chemistry”，通訊作者是來自京都大學的Hamachi教授和Tamura教授，他們課題組研究方向主要為生物有機化學和生物分子的標記等。

脂肪酸作為細胞的重要能量來源和結構成分，在細胞器膜脂質中的結構多樣性賦予了膜獨特的生理特性。然而，目前對脂肪酸衍生物在亞細胞水平的豐度特征仍缺乏詳細的了解。傳統的細胞器分離方法存在出現時間分辨率低、通量有限以及不穩定脂質損失或污染的問題。

本文開發了一種基于代謝摻入疊氮脂肪酸（AFAs）和細胞器選擇性點擊化學反應的亞細胞水平脂肪酸代謝分析技術。

具體來說，作者首先在活細胞中代謝摻入疊氮修飾的棕櫚酸（AzPal）和油酸（AzOle）。這些疊氮脂肪酸能夠被細胞攝取并通過β-氧化、鏈延長、去飽和和酯化等過程轉化為各種脂質。使用不同的細胞器靶向點擊染料（OCDs）對代謝摻入的疊氮脂肪酸進行快速、無銅的點擊反應。以Rhodol-DBCO為例，其由同時實現內質網高爾基體定位以及熒光信號報告的氟代Rhodol以及一個環應變的環辛炔組成。最后，作者可以使用共聚焦顯微鏡進行成像，或者使用薄層色譜層析（TLC）或LC-MS進行分析。

在驗證部分中，作者首先驗證了疊氮脂肪酸摻入代謝的可行性，然后使用共聚焦顯微鏡成像，證明了細胞器靶向點擊染料的細胞器選擇性。然后作者通過TLC和LC-MS分析了細胞內OCD修飾的脂質的細胞器分布。最后作者還進行了脈沖追蹤實驗，研究了內質網/高爾基體和線粒體中脂肪酸衍生物的代謝是否存在差異。以TLC分析為例，在活細胞處理組，可以看見幾種染料修飾脂質的新的熒光點，而不加疊氮脂肪酸的陰性對照只有幾種染料或染料的淬滅熒光點。此外對于在裂解液進行Click的標記模式與活細胞Click標記模式不同，且只有活細胞Click具有細胞器特異性，裂解液的Click標記模式則幾乎相同。