Organization of GC/MS and LC/MS metabolomics data into chemical libraries

doi:10.1186/1758-2946-2-9

.2010年10月18日；2(1):9.

doi:10.1186/1758-2946-2-9。

将GC/MS和LC/MS代谢组学数据组织到化学库中

Corey D Dehaven公司¹, 安妮·M·埃文斯, 戴洪平, 凯·A·劳顿

附属公司

PMID： 20955607
预防性维修识别码：项目经理2984397
内政部： 10.1186/1758-2946-2-9

将GC/MS和LC/MS代谢组学数据组织到化学库中

Corey D Dehaven公司等。化学杂志. 2010.

.2010年10月18日；2(1):9.

doi:10.1186/1758-2946-2-9。

作者

Corey D Dehaven公司¹, 安妮·M·埃文斯, 戴洪平, 凯·A·劳顿

附属

¹Metabolon公司，地址：美国北卡罗来纳州达勒姆市Capitola大道800号1室，邮编：27713。cdehaven@metabolon.com。

PMID： 20955607
预防性维修识别码：项目经理2984397
内政部： 10.1186/1758-2946-2-9

摘要

背景：代谢组学实验涉及从复杂混合物样品中生成和比较小分子（代谢物）图谱，以识别在改变状态下（例如疾病、药物治疗、毒素暴露）调制的代谢物。一种非靶向代谢组学方法试图使用GC或LC分离，然后进行MS或MSn检测来识别和询问样品中的所有小分子。分析由此产生的大量、多方面的数据集，以快速准确地识别代谢物是一项具有挑战性的任务，这取决于代谢物光谱特征的化学库的可用性。一种用于分析光谱数据以识别和量化样品中单个成分的方法（QUICS），可以根据已知标准生成化学库条目，重要的是，可以根据实验样品中存在的未知代谢物生成化学库项，但没有相应的库项。此方法计算样本光谱中的所有离子，执行库匹配，并允许对数据进行检查，以检查库条目的质量。QUICS方法通过关联整套实验样品中的离子数据来识别与任何给定代谢物相关的离子，从而揭示出在查看单个样品时可能不明显的细微光谱趋势，并可能指示存在一个或多个其他模糊代谢物。

结果：同时分析了33份肝脏样本的LC-MS/MS或GC-MS数据，利用了样本固有的生物多样性以及在多个样本上观察时代谢物的非协变化学性质。离子通过保留时间（RT）和协方差来划分，协方差将来自单一共同潜在代谢物的离子分组。这种方法得益于在整个样本集中使用质量、时间和强度数据，以剔除异常值和噪声，从而产生更高质量的化学特性。聚合的数据与参考化学库相匹配，以帮助识别离子集作为已知代谢物或作为新的未知生化物质添加到库中。

结论：QUICS方法能够对一组样品中所有可能的代谢物（已知和未知）进行快速、深入的评估，以识别代谢物，并且对于那些在参考库中没有条目的代谢品，可以创建一个库条目，以在未来的研究中识别该代谢物。

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数字

图2
**来自亮氨酸（A）的两种不同离子和来自甘油（B）的两个离子的选择离子色谱图（SIC）由4种不同的肝脏样品分析测定**亮氨酸离子158和同位素232 m/z在不同肝脏样本中的趋势不同，与甘油有关的离子的趋势也不同。

图3
**一项研究中所有注射中与亮氨酸相关的两种离子m/z 158和232的相关性**。在一项研究中，从所有进样中提取所有离子，并对所有离子进行相关性分析。然后，根据用户特定的相关极限对离子进行分组。

图4
**显示了3组不同的相关离子A、C和E的创建，以及它们各自的真实标准库条目，用于比较B、D和F**组内离子相关系数最小为0.8。从图1中的单次扫描来看，存在3种不同的化合物；磷酸盐、亮氨酸和甘油。

图5
**（A）包括质子化分子离子、同位素、加合物和肌苷多聚体（m+H）的离子基团⁺269）基于33个样本集研究的相关性**. (B类)肌苷的真实标准光谱。(C类)269 m/z肌苷质子化分子离子与137 m/z源片段之间的相关性。

图6
**（A）根据EI-GC/MS尿液分析产生的离子群，其产生时间未知**. (B类)马驹的真实标准光谱，后来允许识别未知的物种。

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