Abstract This new method has the capacity to dynamically analyse the metabolome of interest in diverse biological matrixes by offering coverage of rat urine, plasma, liver, brain, intestine, stomach, heart, spleen, lung, faeces, fresh plant tissues, cells and microbes. In addition, this new method enables specific and efficient analysis of microdontia metabolomes, non-microdontia and whole cell metabolomes, as well as can engage in absolute determination of 84 key clinical-wide metabolites in different biological matrixes, to enable the complementary support of clinical diagnosis and classification of diseases. To demonstrate the applicable capacity of this new method, multiple-matrixes differential metabolomes were firstly characterized using this new method to coordinate metabolic modifications underlie hepatitis induced by carbon tetrachloride (CCL 4 ) in rats, such finding provides novel insight into the pathogenesis and therapeutics of hepatitis in clinic. Altogether, we are fully confident that this new metabolomics method will be widely welcomed by scientists in different niches to solve their key questions accordingly.

Purpose: To improve clinical diagnosis and enhance therapeutic outcome, we figure out to identify and validate metabolite biomarkers from the plasma samples of patients with pancreatic cancer that can easily, sensitively and efficiently diagnose the onsite progression, and metastasis of the disease. Experimental Design: We employed the newly developed precision-targeted metabolomics method to validate that many differential metabolites have the capacity to markedly distinguish patients with pancreatic cancer from healthy controls. To further enhance the specificity and selectivity of metabolite biomarkers, a dozen tumor tissues from PC patients and paired normal tissues were used to clinically validate the biomarker performance. Results: We eventually verified five new metabolite biomarkers in plasma (creatine, inosine, beta-sitosterol, sphinganine and glycocholic acid), which can be used to readily diagnose pancreatic cancer in a clinical setting. Excitingly, we proposed a panel biomarker by integrating these five individual metabolites into one pattern, demonstrating much higher accuracy and specificity to precisely diagnose pancreatic cancer than conventional biomarkers (CA125, CA19-9, CA242 and CEA); Moreover, we characterized succinic acid and gluconic acid as having a great capability to monitor the progression and metastasis of pancreatic cancer at different stages. Conclusions: Taken together, this metabolomics method was used to identify and validate metabolite biomarkers that can precisely and sensitively diagnose the onsite progression and metastasis of pancreatic cancer in a clinical setting. Furthermore, such effort should leave clinicians with the correct time frame to facilitate early and efficiently therapeutic interventions, which could largely improve the five-year survival rate of PC patients.

Biofilm formation plays a key role in many bacteria causing infections, which mostly accounts for high-frequency infectious recurrence and antibiotics resistance. In this study, we sought to compare modified metabolism of biofilm and planktonic populations with UIT89, a predominant agent of urinary tract infection, by combining mass spectrometry based untargeted and targeted metabolomics methods, as well as cytological visualization, which enable us to identify the driven metabolites and associated metabolic pathways underlying biofilm formation. Surprisingly, our finding revealed distinct differences in both phenotypic morphology and metabolism between two patterns. Furthermore, we identified and characterized 38 differential metabolites and associated three metabolic pathways involving glycerolipid metabolism, amino acid metabolism and carbohydrate metabolism that were altered mostly during biofilm formation. This discovery in metabolic phenotyping permitted biofilm formation shall provide us a novel insight into the desperation of biofilm, which enable to develop novel biofilm based treatments against pathogen causing infections, with lower antibiotic resistance.

Biofilms are broadly formed by diverse microorganisms under stressful environments and are basically surrounded by an EPS matrix, enabling bacterial cells to confer more resistance to biocides, antibiotics and other invasions than their planktonic counterparts. However, biofilm formation causes problems in various fields, including clinical infections, environmental pollution, agricultural production and industrial contamination. Unfortunately, the mechanism of biofilm formation has not been completely elucidated, and currently, we lack an efficient strategy to tackle these tough problems and destroy biofilms. In the present study, we sought to decipher the mechanism of biofilm formation through the regulation of functional metabolites regulated by iron. By exposing bacterial cells to various concentrations of iron, we found that iron can regulate biofilm formation, and phenotypic changes were obviously dependent on iron concentration. A functional metabolome assay was further implemented to investigate the regulatory mechanism of iron on biofilm formation; we verified that siderophores (linear enterobactin, yersiniabactin, di-glucosylated-salmochelin and HPTT-COOH) mostly account for the transportation of iron into bacterial cells. Then, bioavailable iron was recruited by bacterial cells to direct the biosynthesis and expression of five functional metabolites (L-tryptophan, 5-MTA, spermidine, CMP and L-leucine), which were identified as new effectors that directly regulate biofilm formation. Taken together, this study is the first to identify five new metabolic effectors to efficiently regulate biofilm formation, the biosynthesis and expression of these functional metabolites can be targeted to tackle the challenging problems associated with biofilm formation in different fields.