Un flux de travail intégré d’identification et de quantification sur le métabolome non ciblé basé sur le contrôle FDR

Dehua Li; Junze Liang; Yongjian Zhang; Gong Zhang

doi:10.3791/63625

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Article de méthode

Un flux de travail intégré d’identification et de quantification sur le métabolome non ciblé basé sur le contrôle FDR

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DOI :

10.3791/63625

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20 septembre 2022

Dehua Li^*¹ , Junze Liang^*¹ , Yongjian Zhang² , Gong Zhang¹^,²

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

Dans cet article

Résumé

Nous avons construit un flux de travail métabolomique non ciblé qui intégrait XY-Meta et metaX ensemble. Dans ce protocole, nous avons montré comment utiliser XY-Meta pour générer une bibliothèque spectrale de leurre à partir de références de spectres en libre accès, puis effectué un contrôle FDR et utilisé le metaX pour quantifier les métabolites après avoir identifié les spectres métabolomiques.

Résumé

Les techniques métabolomiques non ciblées sont largement utilisées ces dernières années. Cependant, l’augmentation rapide du débit et du nombre d’échantillons crée une énorme quantité de spectres, ce qui pose des défis pour le contrôle de la qualité des spectres de spectrométrie de masse. Pour réduire les faux positifs, un contrôle de la qualité du taux de fausse découverte (FDR) est nécessaire. Récemment, nous avons développé un logiciel pour le contrôle FDR de l’identification du métabolome non ciblé qui est basé sur une stratégie Target-Decoy nommée XY-Meta. Ici, nous avons démontré un pipeline d’analyse complet qui intègre XY-Meta et metaX ensemble. Ce protocole montre comment utiliser XY-meta pour générer une base de données de leurres à partir d’une base de données de référence existante et effectuer un contrôle FDR à l’aide de la stratégie Target-Decoy pour l’identification du métabolome à grande échelle sur un ensemble de données en libre accès. L’analyse différentielle et l’annotation des métabolites ont été effectuées après l’exécution de metaX pour la détection et la quantification des pics de métabolites. Afin d’aider davantage de chercheurs, nous avons également développé une plate-forme d’analyse conviviale basée sur le cloud pour ces analyses, sans avoir besoin de compétences en bioinformatique ou de langage informatique.

Introduction

Les métabolites jouent un rôle important dans les processus biologiques. Les métabolites sont souvent des régulateurs de divers processus tels que le transfert d’énergie, les régulations hormonales, la régulation des neurotransmetteurs, les communications cellulaires et les modifications post-traductionnelles des protéines, etc. ^1,2,3,4. La métabolomique non ciblée fournit une vue globale de nombreux métabolites ^5,6. Avec les progrès de la spectrométrie de masse et des technologies d....