Интегрированный рабочий процесс идентификации и количественной оценки нецелевого метаболома на основе контроля FDR
20 сентября 2022 г.
Мы построили нецелевой метаболомический рабочий процесс, который объединил XY-Meta и metaX вместе. В этом протоколе мы показали, как использовать XY-Meta для генерации спектральной библиотеки приманки из ссылки на спектры открытого доступа, а затем выполнили управление FDR и использовали metaX для количественного определения метаболитов после идентификации спектров метаболомики.
Этот протокол позволяет проводить качественный и количественный анализ нецелевого метаболома на основе контроля качества FDR, что эффективно снижает ложноположительные результаты идентификации метаболитов. Этот рабочий процесс интегрирует XY-Meta, который использует стратегию target-decoy для более точной оценки FDR для идентификации метаболома в модуле качественного анализа. Эта мера может эффективно фильтровать ложноположительные результаты нецелевой идентификации метаболомов, что повышает надежность обнаружения биомаркеров или ключевых молекул.
Мы ожидаем, что исследователи смогут понять и освоить стратегию target-decoy для управления FDR и должны попытаться строго запустить этот конвейер несколько раз с параметрами протокола по умолчанию. Начните с перехода на веб-страницу базы данных GNPS и нажмите кнопку Обзор наборов данных. Найдите ключевое слово в столбце заголовка, затем щелкните идентификационный номер набора данных.
Загрузите набор данных с помощью FTP и сохраните необработанные данные в соответствующей папке. Чтобы преобразовать формат необработанных данных, сначала установите программное обеспечение ProteoWizard. В поле Путь установки ProteoWizard введите msconvert.
exe, за которым следуют конкретные параметры для преобразования формата необработанных данных в формат mzXML. Опять же, используя msconvert. exe преобразуйте эти данные в формат MGF и сохраните их в папке MGF.
Чтобы подготовить справочную спектральную библиотеку для метаболитов, перейдите на веб-страницу GNPS. Выполните поиск по ключевому слову NIST, нажмите кнопку Просмотр для получения подробной информации и загрузите библиотеку. Сохраните библиотеку в папке базы данных.
Загрузите программу XY-Meta. Найдите файл конфигурации параметров в папке config и измените его содержимое, как описано в текстовом протоколе. Задайте тип adducts в виде списка в папке adduct.
Выполните идентификацию метаболитов и контроль скорости ложного обнаружения с помощью команды XY-Meta.exe. Загрузите и установите пакет программного обеспечения metaX. Затем отредактируйте список образцов.
txt для указания образца и соответствующих ему масс-спектрометрических данных, как описано в текстовом протоколе. Используйте файл R, поставляемый с текстовым протоколом, для запуска скрипта для количественной оценки групп Mock и wild-type с помощью программного обеспечения metaX. Проверьте выходную папку, в которой хранятся результаты количественного анализа, например график PCA.
Затем измените параметры в скрипте R, чтобы аннотировать пики в качественном и количественном анализе с использованием идентификации метаболитов, чтобы интегрировать как результаты, так и запустить скрипт R. Коробчатые графики количественных метаболитов показали, что общее распределение здоровых и больных образцов было сходным с низким колебанием средних значений. Только 3,39% метаболитов имели более 30% недостающих значений.
Принципиальный компонентный анализ графика образцов из обеих групп показал, что metaX заметно увеличил долю метаболитов с CV менее 0,3. Диаграмма Венна дифференциально обнаруженных метаболитов из трех статистических методов испытаний выявила 119 общих метаболитов. Время удержания и массу по распределению заряда всех аннотированных метаболитов строили с коэффициентом ложного обнаружения менее 0,01, показывая шесть значимых и дифференциально обнаруженных метаболитов.
Важно ограничить время тестирования рабочего процесса. Помните, чтобы не отбирать слишком много образцов для анализа и держать не менее двух образцов в каждой группе. Этот метод позволяет контролировать качество метаболизированной идентификации по данным независимого сбора данных, создавая более надежную спектральную библиотеку эталонного спектра с использованием результатов сопоставления спектра, основанных на контроле FDR.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
Данный протокол позволяет проводить качественный и количественный анализ нетаргетного метаболома с использованием контроля качества по методу FDR для снижения количества ложноположительных результатов при идентификации метаболитов. Рабочий процесс объединяет XY-Meta для более точной оценки FDR с помощью стратегии «мишень-приманка» (target-decoy strategy).
Основные компоненты исследования
Область науки
- Метаболомика
- Биохимический анализ
- Контроль частоты ложных открытий
Теоретические основы
- Нетаргетный метаболомный анализ имеет решающее значение для поиска биомаркеров.
- Контроль FDR необходим для точной идентификации метаболитов.
- В XY-Meta используется стратегия «target-decoy» для улучшения анализа.
- MetaX применяется для количественного определения метаболитов после их идентификации.
Цель исследования
- Разработка надежного рабочего процесса для нетаргетного метаболомного анализа.
- Повышение точности идентификации метаболитов.
- Предоставление протокола, который может быть воспроизведен другими исследователями.
Используемые методы
- Интеграция XY-Meta и metaX для метаболомного анализа.
- Создание ложной спектральной библиотеки на основе спектров из открытого доступа.
- Применение контроля FDR для фильтрации ложноположительных результатов.
- Количественное определение метаболитов с помощью metaX после их идентификации.
Основные результаты
- Данный рабочий процесс эффективно снижает количество ложноположительных результатов при идентификации метаболитов.
- Исследователи могут надежно обнаруживать биомаркеры, используя этот метод.
- Стратегия «цель-приманка» (target-decoy) повышает надежность анализа.
- Рекомендуется проводить несколько запусков конвейера с параметрами по умолчанию.
Выводы
- Данный протокол представляет собой комплексный подход к метаболомному анализу.
- Он повышает надежность идентификации метаболитов.
- Исследователям рекомендуется использовать этот рабочий процесс в своих исследованиях.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Высокопроизводительная нетаргетная метаболомика генерирует огромные массивы спектральных данных, что создает сложности с обеспечением качества данных и повышает риск получения ложноположительных результатов при идентификации метаболитов. Интеграция контроля FDR с помощью стратегии «мишень-приманка» (target-decoy) повышает прогностическую достоверность и способствует надежному поиску биомаркеров на критических стадиях первичного обнаружения и идентификации ведущих соединений. Данный рабочий процесс обеспечивает масштабируемый и воспроизводимый анализ метаболома, что оказывает прямое влияние на сортировку портфеля разработок и непрерывность трансляционных исследований.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Обеспечивает тщательный анализ метаболических путей за счет идентификации с контролем FDR.
- Снижает механистическую неопределенность путем фильтрации ложноположительных результатов в нетаргетных наборах данных.
- Поддерживает функциональную валидацию мишеней и приоритизацию потенциальных биомаркеров.
Скрининг и разработка анализа
- Подготовка валидированных панелей метаболитов для последующих этапов скринингового анализа.
- Стандартизация количественных показателей для воспроизводимой оценки соединений.
- Обеспечение масштабируемой разработки анализов с использованием надежных показателей контроля качества.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет аннотации метаболитов с системами, имеющими отношение к заболеванию, для поиска трансляционных биомаркеров.
- Обеспечивает непрерывность процесса от этапа поиска до доклинической валидации путем интеграции качественных и количественных данных.
- Позволяет принимать обоснованные с учетом рисков решения о дальнейшем продвижении на основе высокодостоверных профилей метаболитов.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
Этот комплексный рабочий процесс охватывает все этапы от раннего поиска до доклинических исследований, обеспечивая проверку гипотез, уточнение путей передачи сигнала и надежную идентификацию биомаркеров.
- Открывающая биология: обеспечивает идентификацию метаболитов с контролем FDR для выяснения биологических механизмов.
- Скрининг: предоставляет воспроизводимые количественные данные о метаболитах для подготовки анализа.
- Аналитика: формирует статистические показатели, такие как графики PCA и распределения CV, для сравнения условий.
- Трансляционные исследования: связывает аннотированные профили метаболитов с моделями заболеваний и стратегиями поиска биомаркеров.
- Корпоративное использование: предлагает стандартизированную облачную платформу для проведения повторяемого масштабируемого анализа.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает достоверность прогнозов и снижает вероятность ложноположительных результатов при идентификации метаболитов.
- Операционная ценность: стандартизирует рабочие процессы и обеспечивает воспроизводимость при работе с большими наборами данных.
- Стратегическая ценность: улучшает процесс принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и снижает биологические риски на поздних этапах.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритезацию с учетом рисков и продвижение перспективных кандидатов в биомаркеры.
Рекомендации по внедрению
- Требуется опыт работы с данными масс-спектрометрии и статистического анализа.
- Необходим доступ к спектральным библиотекам, облачным платформам для анализа и совместимому программному обеспечению (XY-Meta, metaX).
- Требуется межкомандная стандартизация форматов данных и настроек параметров.
- Метод adaptable к различным типам образцов и модельным системам при соответствующей конфигурации.
- Пропускная способность анализа и размер выборки должны регулироваться для обеспечения эффективности рабочего процесса и качества данных.
