沙子:NMR光谱的自动时间域建模应用于代谢物量化
Yue Wu1,2, Omid Sanati3,2, Mario Uchimiya2
1Institute of Bioinformatics, University of Georgia, Athens, Georgia 30602, United States.
光谱自动化NMR分解 (SAND) 软件自动量化核磁共振 (NMR) 光谱,克服信号重叠的挑战. 该工具通过提供准确的光谱特征量化,而无需人工干预,从而增强了代谢学数据分析.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 生物化学 生物化学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 非定向的核磁共振 (NMR) 代谢产生了来自数千个生物样本的庞大的数据集.
- 精确量化频谱特征对于数据利用至关重要,但由于信号重叠而受到阻碍.
- 现有的工作流程缺乏一致性和自动化,这给大规模的代谢学研究带来了挑战.
研究的目的:
- 引入光谱自动化NMR分解 (SAND),一种用于自动和准确量化NMR光谱的新型软件.
- 通过自动化工作流程解决非目标代谢学中信号重叠的挑战.
- 为了实现详细的光谱特征量化,以便在代谢学中进行增强的数据分析.
主要方法:
- 开发使用时间域建模的光谱自动化NMR分解 (SAND) 软件.
- 使用马尔科夫链蒙特卡洛方法和时间/频域子采样实现混合优化.
- 使用模拟,混合和现实世界生物样本 (尿液) 的验证,复杂度各不相同.
主要成果:
- SAND 实现了高精度,与地面真实数据的相关性约为 0.9.
- 该软件成功地从高度重叠的模拟数据,混合物和生物样本中量化了光谱.
- 使用相关性网络进行的自动注释显示,平均74%的复合峰值得到恢复.
结论:
- SAND为NMR光谱量化提供了强大的,自动化的解决方案,克服了信号重叠.
- 该软件通过实现详细和一致的光谱分析来增强非目标代谢学的实用性.
- 桑德的时间域亚抽样方法提供了扩展到更高维度和非均抽样数据的潜力.
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