Targeted profiling: quantitative analysis of 1H NMR metabolomics data

doi:10.1021/ac060209g

.2006年7月1日；78(13):4430-42.

doi:10.1021/ac060209g。

靶向分析：1H NMR代谢组学数据的定量分析

Aalim M Weljie先生¹, 杰克·牛顿, 梅西耶, 艾琳·卡尔森, 卡罗琳·M·斯拉普西

附属公司

PMID： 16808451
内政部： 10.1021/ac060209g

靶向分析：1H NMR代谢组学数据的定量分析

Aalim M Weljie先生等。 Ana Chem公司. 2006.

.2006年7月1日；78(13):4430-42.

doi:10.1021/ac060209g。

作者

Aalim M Weljie先生¹, 杰克·牛顿, 梅西耶, 艾琳·卡尔森, 卡罗琳·M·斯拉普西

附属

¹加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿的Chenomx公司和加拿大卡尔加里卡尔加里大学代谢组学研究中心。

PMID： 16808451
内政部： 10.1021/ac060209g

摘要

从代谢物混合物的复杂光谱数据中提取有意义的信息是新兴的“代谢组学”领域的一个活跃研究领域，该领域结合了代谢、光谱和多元统计分析（模式识别）方法。由于基质效应（pH值、离子强度等），样品间峰位和线宽变化通常会阻碍1H NMR1光谱的化学分析和比较。这里提出了一种新的混合物分析方法，定义为“靶向分析”。感兴趣的单个核磁共振共振是根据纯化合物光谱进行数学建模的。然后对该数据库进行查询，以识别和量化混合物复杂光谱中的代谢物，如生物流体。基于对水抑制（预饱和、NOESY预饱和、WET和CPMG）、弛豫效应和核磁共振谱采集时间（3、4、5和6秒/扫描）的敏感性，使用PCA模式识别分析对传统的“光谱binning”分析进行验证。此外，对生理浓度（9 microM-8 mM）下的各种代谢物进行定量验证。“目标轮廓”在基于PCA的模式识别中高度稳定，对水抑制、松弛时间（在检查的范围内）和缩放因子不敏感；因此，可以直接比较在不同条件下获得的数据。特别是，低浓度和重叠区域的代谢物分析非常适合此分析。我们讨论了如何将目标分析应用于混合物分析，并检查了各种采集参数对量化准确性的影响。

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