在非定位液体染色学-并联质谱数据中改善分析物退化的检测
Caitlin N Cain1, Cheng-Hua Ma1, Pavlo Popov2
1Department of Chemistry, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109, United States.
一个新的不合适度 (LOF) 度量通过在液体染色学-并列质谱学 (LC-MS/MS) 数据中准确地聚类退化特征来改善非目标代谢学,从而增强代谢物识别.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 使用LC-MS/MS的非向代谢学产生了大量数据集,由于分析物退化 (附加物,同位素,碎片) 导致许多无法识别的特征.
- 解释这些复杂的数据集是具有挑战性的,阻碍了真正的生物信号的识别.
研究的目的:
- 引入和验证一种新的峰值形状一致度指标,即不合适度 (LOF),以改善LC-MS/MS数据中退化的特征的检测和集群.
- 为了提高可解释性和减少非目标代谢学数据集的复杂性.
主要方法:
- 开发LOF指标以量化一个时间窗口内的特征之间的剩余误差,LOF<20%表示退化.
- 使用大脑透析液和基于的费舍尔比率分析中的尖端分析物评估LOF性能.
- 应用LOF聚类来减少复杂生物样本中的特征数量,并评估凝结化合物的分辨率.
主要成果:
- LOF指标成功地保留了前25大热点中的所有尖端分析结果,同时减少了功能列表.
- LOF的性能比现有的退化方法高出18-48%,并实现了90%的退化特征分类准确度.
- 与基于相关的方法相比,LOF集群的分辨率较低 (Rs ≤ 0.3),数据复杂度降低了79-86%,并揭示了约583种独特的代谢物.
结论:
- 该LOF指标显著改善了在非目标代谢学中检测和聚类退化的特征.
- LOF增强了数据解释和代谢物识别在复杂的生物矩阵,如大脑透析.
- 这种方法提供了一种可靠的方法来管理数据的复杂性,并增加LC-MS/MS研究中识别的代谢物数量.
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