Method Article

基于FDR对照的非靶向代谢组的鉴定和定量集成工作流程

DOI:

10.3791/63625

⸱

September 20th, 2022

 ,  ,  , 
1Key Laboratory of Functional Protein Research of Guangdong Higher Education Institutes and MOE Key Laboratory of Tumor Molecular Biology, Institute of Life and Health Engineering, College of Life Science and Technology, Jinan University, 2Chi-Biotech Co. Ltd.

* These authors contributed equally

In This Article

Summary

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我们构建了一个非靶向代谢组学工作流程，将XY-Meta和metaX集成在一起。在该协议中，我们展示了如何使用XY-Meta从开放获取光谱参考中生成诱饵光谱库，然后进行FDR控制，并在鉴定代谢组学光谱后使用metaX定量代谢物。

Abstract

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近年来，非靶向代谢组学技术被广泛使用。然而，快速增加的通量和样品数量会产生大量的光谱，这给质谱光谱的质量控制带来了挑战。为了减少误报，必须进行错误发现率（FDR）质量控制。最近，我们开发了一种用于FDR控制非靶向代谢组鉴定的软件，该软件基于名为XY-Meta的目标诱饵策略。在这里，我们演示了一个完整的分析管道，它将 XY-Meta 和 metaX 集成在一起。该协议展示了如何使用XY-meta从现有参考数据库生成诱饵数据库，并使用Target-诱饵策略在开放获取数据集上进行大规模代谢组鉴定来执行FDR控制。差异分析和代谢物注释是在运行metaX进行代谢物峰检测和定量后进行的。为了帮助更多的研究人员，我们还为这些分析开发了一个用户友好的基于云的分析平台，无需生物信息学技能或任何计算机语言。

Introduction

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代谢物在生物过程中起着重要作用。代谢物通常是各种过程的调节剂，如能量转移，激素调节，神经递质调节，细胞通讯和蛋白质翻译后修饰等1，2，3，4。非靶向代谢组学提供了许多代谢物的全球视图5，6。随着质谱和色谱技术的进步，代谢组MS/MS谱的通量近年来迅速增加7，8，9，10，11。为了从这些庞大的数据集中鉴定代谢物，开发了各种注释软件11，例如MZmine12，MS-FINDER13，CFM-ID14，MetFrag15....

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Protocol

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1. 准备代谢组学数据集进行分析

注意:在本演示中，我们使用不含QC样品的代谢组学数据集。需要病例组和对照组的数据。为了进行演示，我们使用GNPS数据库27中的公共数据集。

  1. 转到网页 https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp。单击浏览数据集。
  2. 在 "标题 "列中搜索关键字"msv000084112"。单击数据集 ID 号了解详细信息，然后使用 FTP 下载数据集。
  3. 将原始数据放在文件夹 /msv000084112 中。
    注意:该数据集是在正模式下使用Q精确平台上的C18 RP-UHPLC获取的。它代表了一个具有尿样代谢数据的特征性疾病的队列，包括33个健康人样本，12个空白样本，2个混合样本和82个患者样本28 （补充材料8）。为了演示工作流程，我们随机选择了六个健康人样本（NH）作为对照组，六个具有该疾病（NT）的样本作为病例组来执行工作流程。

2. 数据格式转换

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Results

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msv000084112的原始数据通过ms转换进行转换.exe并生成mgf文件（补充材料S6）。

XY 元生成的 GNPS-NIST14-MATCHES_Decoy.mgf 文件位于 /database 文件夹下。这是从原始参考光谱库GNPS-NIST14-Match.mgf生成的诱饵库。这个诱饵库可以重复使用。重用此诱饵库时，用户应在 parameter.default 文件中将decoy_pattern设置为 1，并将诱饵输入设置为诱饵库的绝对路径。鉴定结果在/mgf文件夹（后缀为.meta）下生成，其中包括光谱匹配评分，FDR，代谢物的m / z，保留时间和代谢物的名称（补充材料7）。

metaX 的定量分析位于 /输出文件夹中。NH和NT的一般定量分布相似，平均值波动小（图1A）。只有一小部分缺失值:只有3.39%的代谢物具有超过30%的缺失值（图1B.......

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Discussion

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罗斯福对非靶向代谢物的控制一直是一个巨大的挑战。在这里，我们展示了一个完整的大规模非靶向代谢组学分析（定性和定量）管道，具有罗斯福控制。这有效地减少了在MS分析中非常常见的误报。

为您的研究准备适当的参考光谱库是一个关键点。成功且灵敏的MS/MS识别不仅需要适当的匹配算法，还需要适当的参考光谱库。由于以下原因，公共光谱库的适用性受到限制:（1）许多公共光谱库不包括完整的代谢物列表。（2） 公共光谱库中的光谱源自各种MS仪器和/或各种碎片条件30，31。因此，我们建议您使用标准代谢物在同一仪器和相同的碎片条件下收集光谱，以构建"独家"光谱库。此外，在实际测量过程中应保持这些条件。此外，在修改参数文件时，前体离子和碎片离子的容差应与仪器的参数一致。通常，前驱体耐受范围应在10 ppm至20 ppm之间，片段耐受性应设定在0.01 Da至0.5 Da之间。对于该数据集，仪器的参数未知，但0.05 Da的片段容差是该工作流程正常运行的保守选择。

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Acknowledgements

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本研究由国家重点研发计划（2018YFC0910200/2017YFA0505001）和广东省重点研发计划（2019B020226001）支持。

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
GNPS开源n/ahttps://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp
XY-Meta开源n/ahttps://github.com/DLI-ShenZhen/XY-Meta
metaX开源n/ahttps://github.com/wenbostar/metaX
ProteoWizard免费下载3.0.22116.18c918b-x86_64https://proteowizard.sourceforge.io/download.html
CHI.客户端免费下载ndp48-x86-x64-allos-enuhttp://www.chi-biotech.com/technology.html?ty=ypt

References

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  1. Misra, B. B., Fahrmann, J. F., Grapov, D. Review of emerging metabolomic tools and resources: 2015-2016. Electrophoresis. 38 (18), 2257-2274 (2017).
  2. Idle, J. R., Gonzalez, F. J. Metabolomics. Cell Metabolism. 6 (5), 348-351 (2007).
  3. Fiehn, O. Metabolomics — the link between genotypes and phenotype....

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Untargeted MetabolomicsFDR ControlTarget Decoy StrategyMetabolite IdentificationMass SpectrometrySpectral LibraryMetabolite QuantificationPrincipal Component AnalysisDifferential Metabolite AnalysisQuality Control

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