在两个不同的MS平台上进行非目标UHPLC-HRMS分析的跨批次实验中,不同聚合的QC样本对数据质量的影响

科学领域:

• 代谢学 代谢学 代谢学
• 分析化学 分析化学
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 质量控制 (QC) 样本在代谢学中对于列条件,分析漂移校正和精度评估至关重要.
• 在提取前或提取后准备的集成质量控制样品,可以考虑分析差异或分析和样品准备差异.

研究的目的:

• 为了比较三种聚合的QC样品制备方法,用于茶叶的非向代谢.
• 评估它们在通过批间校正,测量精度和变量重要性预测 (VIP) 候选人选择方面提高数据质量的效率.
• 通过Orbitrap和QToF质谱仪研究QC准备对数据丢失和数据集结构的影响.

主要方法:

• 茶叶 (Camellia sinensis) 叶子的非向代谢分析.
• 三种集成的QC样本准备策略的比较 (两个通常的,一个不寻常的).
• 使用轨道飞行和飞行时间 (QToF) 质谱法获取数据.
• 基于不同质量控制准备的数据处理模式的评估.

主要成果:

• 常规的质量控制样本制备在两个质谱仪器上产生了可比的数据质量 (精度,分散).
• 质量控制准备对可变重要性预测 (VIP) 选择产生了关键影响,高达54%的生物标志物候选物是特定于质量控制准备类型的.
• 不同的质量控制准备影响了数据丢失和数据集的总体结构.

结论:

• 选择QC样品制备方法对于在非向代谢学中可靠地发现生物标志物至关重要.
• 标准的质量控制准备方法在不同的质谱平台上提供一致的数据质量.
• 优化质量控制准备对于准确识别和选择潜在生物标志物至关重要.