prepIMS: un flujo de trabajo robusto de preprocesamiento para imágenes de espectrometría de masas de movilidad iónica | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Análisis biomolecular; Imágenes de espectrometría de masas; Biología computacional

Sus antecedentes:

La imagen de espectrometría de masas de movilidad iónica (IM-MSI) proporciona la localización espacial de biomoléculas utilizando la relación masa-carga (m/z) y la sección transversal de colisión (CCS).; IM-MSI es crucial para analizar tejidos biológicos complejos, ofreciendo una detección mejorada de iones de baja abundancia y la separación de especies isobáricas/isoméricas.; El preprocesamiento eficaz de los datos IM-MSI es esencial para la extracción de características a nivel de píxel y la reconstrucción de imágenes moleculares, pero los métodos actuales luchan con señales afectadas por el ruido y relaciones señal/ruido bajas.

Objetivo del estudio:

Desarrollar un flujo de trabajo de preprocesamiento robusto para datos IM-MSI que supere las limitaciones en la detección de picos a partir de señales de movilidad iónica ruidosas.; Mejorar la precisión, sensibilidad y fiabilidad de la extracción de características moleculares en el análisis de datos IM-MSI.; Facilitar la separación de iones isoméricos e isobáricos y respaldar la segmentación espacial posterior para un perfilado molecular integral.

Principales métodos:

Desarrollo de prepIMS, un flujo de trabajo de preprocesamiento que incorpora una estrategia de detección de picos basada en clústeres de densidad.; Evaluación de prepIMS utilizando un conjunto de datos de simulación para comparar su rendimiento con métodos convencionales basados en máximos locales.; Validación de prepIMS en conjuntos de datos de tejido de cachorros de ratón de cuerpo entero adquiridos con MALDI-TIMS (desorción/ionización láser asistida por matriz - espectrometría de masas de tiempo de vuelo).

Principales resultados:

La detección de picos basada en clústeres de densidad en prepIMS demostró un rendimiento superior a las estrategias basadas en máximos locales en datos afectados por el ruido, mostrando mejoras significativas en precisión, sensibilidad, coeficiente de correlación de Matthews y puntuación F1.; prepIMS detectó y diferenció con éxito iones isoméricos e isobáricos dentro del mismo pico de masa en conjuntos de datos MALDI-TIMS.; El análisis de segmentación espacial de datos 4D IM-MSI preprocesados reveló la capacidad de prepIMS para distinguir diferencias en la distribución espacial basadas en variaciones sutiles en la movilidad iónica.

Conclusiones:

prepIMS ofrece una solución potente y versátil para el preprocesamiento de datos IM-MSI, abordando eficazmente los desafíos que plantean las señales de movilidad iónica ruidosas.; El flujo de trabajo mejora la separación de iones isoméricos e isobáricos y respalda la segmentación espacial posterior, lo que conduce a un análisis de datos IM-MSI más fiable y en profundidad.; Se espera que prepIMS avance en el perfilado molecular en sistemas biológicos complejos al mejorar la fiabilidad y la profundidad de la interpretación de los datos IM-MSI.