Rationale: Mammals lose the ability to regenerate their hearts within one week after birth. During this regenerative window, cardiac energy metabolism shifts from glycolysis to fatty acid oxidation, and recent evidence suggests that metabolism may participate in controlling cardiomyocyte cell cycle. However, the molecular mechanisms mediating the loss of postnatal cardiac regeneration are not fully understood. Objective: This study aims at providing an integrated resource of mRNA, protein and metabolite changes in the neonatal heart to identify metabolism-related mechanisms associated with the postnatal loss of regenerative capacity. Methods and Results: Mouse ventricular tissue samples taken on postnatal days 1, 4, 9 and 23 (P01, P04, P09 and P23, respectively) were analyzed with RNA sequencing (RNAseq) and global proteomics and metabolomics. Differential expression was observed for 8547 mRNAs and for 1199 of the 2285 quantified proteins. Furthermore, 151 metabolites with significant changes were identified. Gene ontology analysis, KEGG pathway analysis and fuzzy c-means clustering were used to identify biological processes and metabolic pathways either up- or downregulated on all three levels. Among these were branched chain amino acid degradation (upregulated at P23) and production of free saturated and monounsaturated medium- to long-chain fatty acids (upregulated at P04 and P09; downregulated at P23). Moreover, the HMG-CoA synthase (HMGCS)-mediated mevalonate pathway and ketogenesis were transiently activated. Pharmacological inhibition of HMGCS in primary neonatal rat ventricular cardiomyocytes reduced the percentage of BrdU+ cardiomyocytes, providing evidence that the mevalonate and ketogenesis routes may participate in regulating cardiomyocyte cell cycle. Conclusions: This is the first systems-level resource combining data from genome-wide transcriptomics with global quantitative proteomics and untargeted metabolomics analyses of the mouse heart throughout the early postnatal period. This integrated multi-level data of molecular changes associated with the loss of cardiac regeneration may open up new possibilities for the development of regenerative therapies.

We developed a single cell amine analysis approach utilizing isobarically multiplexed samples of 6 individual cells along with analyte abundant carrier. This methodology was applied for absolute quantitation of amino acids and untargeted relative quantitation of amines in a total of 108 individual cells using nanoflow LC with high-resolution mass spectrometry. Together with individually determined cell sizes, this provides the first absolute quantification of intracellular metabolites within individual cells. The targeted method was partially validated for 10 amino acids with limits of detection in low attomoles, linear calibration range covering analyte amounts typically from 30 amol to 120 fmol, and correlation coefficients (R) above 0.99. Using the cell sizes determined during dispensing, millimolar intracellular concentrations were determined. The untargeted approach yielded 249 features that were detected in at least 25% of the single cells, providing modest cell type separation on principal component analysis. Using Greedy forward selection with regularized least squares, a sub-selection of 100 features explaining most of the difference, was determined. These features were annotated using MS2 from analyte standards and accurate mass with library search. The approach provides accessible, sensitive, and high-throughput method with the potential to be expanded also to other forms of ultrasensitive analysis.