对AcquireX和Compound Discoverer软件3.3进行评估,用于非向代谢学

科学领域:

• 代谢学 代谢学 代谢学
• 生物化学 生物化学
• 分析化学 分析化学

背景情况:

• 非向代谢学旨在检测和识别广泛的代谢物.
• 质谱与光谱库匹配相结合,是用于代谢物识别的常见方法.

研究的目的:

• 评估AcquireX和Compound Discoverer软件的有效性,以提高Saccharomyces cerevisiae中的代谢物检测和识别.
• 通过MS2光谱库匹配来评估自动化化合物识别的准确性.

主要方法:

• 使用Exploris 240质谱仪对Saccharomyces cerevisiae的非向代谢物进行检测.
• 雇员AcquireX软件用于代的MS2数据采集,以增加复合覆盖范围.
• 使用的化合物发现器软件用于通过MS2光谱库匹配识别代谢物.

主要成果:

• 在6次MS2获取代中,AcquireX软件增加了50%的潜在可识别化合物.
• 从大约8000个光谱中,有483种化合物被使用化合物发现器 (Compound Discoverer) 假定确定.
• 手动与氨基酸标准的比较揭示了自动化化合物匹配中的潜在不准确性,包括不正确的最高分数和同位素分组.

结论:

• 自动化代谢学软件为假定识别的化合物提供了高吞吐量,但需要人工验证.
• 假阳性和错误传播的可能性需要对光谱库匹配进行仔细的分析后审查.
• 这些发现与医学,环境科学和农业研究人员相关,这些研究人员利用代谢学平台.