Abstract Starting with a comprehensive generic reconstruction of human metabolism, we generated high-quality, constraint-based, genome-scale, cell-type and condition specific models of metabolism in human dopaminergic neurons, the cell type most vulnerable to degeneration in Parkinson ’ s disease. They are a synthesis of extensive manual curation of the biochemical literature on neuronal metabolism, together with novel, quantitative, transcriptomic and targeted exometabolomic data from human stem cell-derived, midbrainspecific, dopaminergic neurons in vitro . Thermodynamic constraint-based modelling enabled qualitatively accurate and moderately quantitatively accurate prediction of dopaminergic neuronal metabolite exchange fluxes, including predicting the consequences of metabolic perturbations in a manner also consistent with literature on monogenic mitochondrial Parkinson ’ s disease. These dopaminergic neurons models provide a foundation for a quantitative systems biochemistry approach to metabolic dysfunction in Parkinson ’ s disease. Moreover, the plethora of novel mathematical and computational approaches required to develop them are generalisable to study any other disease associated with metabolic dysfunction.

Abstract Variation in metabolite levels reflects individual differences in genetic and environmental factors. Here, we investigated the role of these factors in urinary metabolomics data in children. We examined the effects of sex and age on 86 metabolites, as measured on three metabolomics platforms that target amines, organic acids, and steroid hormones. Next, we estimated their heritability in a twin cohort of 1300 twins (age range: 5.7 - 12.9 years). We observed associations between age and 50 metabolites and between sex and 21 metabolites. The mean monozygotic (MZ) and dizygotic (DZ) correlations for urinary metabolites were 0.51 (range: 0.25-0.75) and 0.16 (range: 0.01-0.46) for the amines, 0.52 (range: 0.33-0.64) and 0.23 (range: 0.07-0.35) for the organic acids, and 0.61 (range: 0.43-0.81) and 0.25 (range: 0.11-0.44) for the steroids. Broad-sense heritability was 0.49 (range: 0.25-0.64), 0.50 (range: 0.33-0.62), and 0.64 (range: 0.43-0.81) for 50 amines, 13 organic acids, and 6 steroids, and narrow-sense heritability was 0.50 (range: 0.37-0.68), 0.50 (0.23-0.61), and 0.47 (range: 0.32-0.70) for 6 amines, 7 organic acids, and 4 steroids. We conclude that urinary metabolites in children have substantial heritability, with similar estimates for amines and organic acids, and higher estimates for steroid hormones.

Endothelial dysfunction is a common denominator in cardiovascular diseases (CVDs) associated with diabetes, hypertension, obesity, renal failure or hypercholesterolemia. In these disease states, circulating adverse metabolic or hemostatic risk factors drive the progression of inflammation, thrombosis, platelet activation and atherosclerosis. A hallmark of endothelial dysfunction is the reduced bioavailability of nitric oxide (NO), a signaling molecule essential for vascular homeostasis. Numerous studies have focused on NO synthesis by endothelial cells (ECs) using in vitro cultures to understand the pathophysiology of endothelial dysfunction. A limitation of these studies is that the expression of the NO-generating enzyme, endothelial nitric oxide synthase (eNOS), in physiological conditions is modulated by the exposure of the ECs to laminar shear stress, a stimulus that is clearly lacking in most two-dimensional (2D) cultures. Here we developed a tracer-based metabolomics approach to measure NO-specific metabolites with mass spectrometry (MS) and show the impact of unidirectional fluid flow on metabolic parameters associated with NO synthesis using 2D and three-dimensional (3D) platforms. Specifically, we tracked the conversion of stable-isotope labeled NO substrate L-Arginine to L-Citrulline and L-Ornithine to determine eNOS activity. We demonstrated that when human coronary artery endothelial cells (HCAECs) cultured in media containing 13C6,15N4-L-Arginine treated with eNOS stimulator - vascular endothelial growth factor (VEGF), eNOS inhibitor - L-NAME and arginase inhibitor - S-(2-boronoethyl)-L-cysteine (BEC), their downstream metabolites - 13C6,15N3 L-Citrulline and 13C5,15N2 L-Ornithine showed clear responses as measured using Ultra-performance liquid chromatography tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS). In this study, we also assessed the NO metabolic status of a static 2D culture, a 3D microvessel model with bidirectional flow, and our 3D model with unidirectional fluid flow generated by a microfluidic pump. Compared to 2D culture, our 3D model showed significant effects in the control and microvessels exposed to VEGF when Citrulline/Ornithine ratio was analyzed. The obtained result indicates that the 2D static culture mimics more endothelial dysfunction status. Our detection method and 3D model with a unidirectional fluid flow provides a more representative physiological environment that exhibits perfect model to study endothelial dysfunction.

Abstract Chicken eggs are one of the most consumed foods worldwide. However, the practice of chicken culling in the poultry industry involves unnecessary animal suffering and finding a way to put an end to this has become a societal priority. One approach that has been propagated as acceptable is based on the selection of female eggs early in the incubation process and the devitalization of the male eggs. It is with this objective in mind that we searched for a biomarker for early gender screening in eggs. Applying an untargeted mass spectrometry approach, we profiled allantoic fluid of different day-old eggs and identified the feature 3-[(2-aminoethyl)sulfanyl]butanoic acid (ASBA) as a strong biomarker for in-ovo gender prediction for day-9 old embryos. After validation using LC-APCI-MRM with an internal standard, we found ASBA can predict the female gender with a sensitivity and specificity well above 95% in our experiments. Highlights Discovery of a biomarker of chicken embryo gender in allantoic fluid from eggs Day 9 after laying was determined as optimum for sex prediction and animal welfare 3-[(2-aminoethyl)sulfanyl]butanoic acid was identified using mass spectrometry The biomarker was validated on large cohorts of different chicken species Graphical abstract

The bacterial cell wall maintains cell shape and protects against bursting by the turgor. A major constituent of the cell wall is peptidoglycan (PG), which is continuously modified to allow cell growth and differentiation through the concerted activity of biosynthetic and hydrolytic enzymes. Streptomycetes are Gram-positive bacteria with a complex multicellular life style alternating between mycelial growth and the formation of reproductive spores. This involves cell-wall remodeling at apical sites of the hyphae during cell elongation and autolytic degradation of the vegetative mycelium during the onset of development and antibiotic production. Here, we show that there are distinct differences in the cross-linking and maturation of the PG between exponentially growing vegetative hyphae and the aerial hyphae that undergo sporulation. LC-MS/MS analysis identified over 80 different muropeptides, revealing that major PG hydrolysis takes place over the course of mycelial growth. Half of the dimers lack one of the disaccharide units in transition-phase cells, most likely due to autolytic activity. De-acetylation of MurNAc to MurN was particularly pronounced in spores, suggesting that MurN plays a role in spore development. Taken together, our work highlights dynamic and growth phase-dependent construction and remodeling of PG in Streptomyces.

Metabolomics examines the small molecules involved in cellular metabolism. Approximately 50% of total phenotypic differences in metabolite levels is due to genetic variance, but heritability estimates differ across metabolite classes and lipid species. We performed a review of all genetic association studies, and identified > 800 class-specific metabolite loci that influence metabolite levels. In a twin-family cohort ( N = 5,117), these metabolite loci were leveraged to simultaneously estimate total heritability ( h 2 total ), and the proportion of heritability captured by known metabolite loci ( h [2][1] Metabolite-hits ) for 309 lipids and 52 organic acids. Our study revealed significant differences in h 2 Metabolite-hits among different classes of lipids and organic acids. Furthermore, phosphatidylcholines with a high degree of unsaturation had higher h 2 Metabolite-hits estimates than phosphatidylcholines with a low degree of unsaturation. This study highlights the importance of common genetic variants for metabolite levels, and elucidates the genetic architecture of metabolite classes and lipid species. [1]: #ref-2