يتيح هذا البروتوكول التحليل النوعي والكمي للأيض غير المستهدف استنادا إلى مراقبة جودة FDR مما يقلل بشكل فعال من الإيجابيات الخاطئة لتحديد الأيض. يدمج سير العمل هذا XY-Meta الذي يستخدم استراتيجية الخداع المستهدف لتقييم FDR بدقة أكبر لتحديد الأيض في وحدة التحليل النوعي. يمكن لهذا الإجراء تصفية النتائج الإيجابية الخاطئة لتحديد الأيض غير المستهدف بشكل فعال ، مما يحسن من متانة اكتشاف المؤشرات الحيوية أو الجزيئات الرئيسية.
نتوقع أن يتمكن الباحثون من فهم وإتقان استراتيجية الخداع المستهدف للتحكم في FDR ويجب أن يحاولوا تشغيل خط الأنابيب هذا بدقة عدة مرات باستخدام المعلمات الافتراضية للبروتوكول. ابدأ بالانتقال إلى صفحة ويب قاعدة بيانات GNPS وانقر فوق استعراض مجموعات البيانات. ابحث عن الكلمة الأساسية في عمود العنوان، ثم انقر على رقم معرف مجموعة البيانات.
قم بتنزيل مجموعة البيانات باستخدام FTP واحفظ البيانات الخام في المجلد المعني. لتحويل تنسيق البيانات الخام ، قم أولا بتثبيت برنامج ProteoWizard. ضمن مسار تثبيت ProteoWizard، اكتب msconvert.
exe ، متبوعا بالمعلمات المحددة لتحويل تنسيق البيانات الخام إلى تنسيق mzXML. مرة أخرى ، باستخدام msconvert. exe تحويل هذه البيانات إلى تنسيق MGF وتخزينها في مجلد MGF.
لإعداد المكتبة الطيفية المرجعية للمستقلبات، انتقل إلى صفحة ويب GNPS. ابحث في الكلمة الرئيسية NIST ، وانقر فوق عرض للحصول على التفاصيل وقم بتنزيل المكتبة. احفظ المكتبة في مجلد قاعدة البيانات.
قم بتنزيل برنامج XY-Meta. ابحث عن ملف تكوين المعلمة ضمن مجلد التكوين وقم بتغيير محتوياته كما هو موضح في بروتوكول النص. قم بتعيين نوع adducts كقائمة في مجلد adduct.
قم بإجراء تحديد الأيض والتحكم في معدل الاكتشاف الخاطئ باستخدام الأمر XY-Meta.exe. قم بتنزيل حزمة برامج metaX وتثبيتها. ثم قم بتحرير قائمة العينات.
ملف txt لتحديد العينة وبيانات قياس الطيف الكتلي المقابلة لها كما هو موضح في بروتوكول النص. استخدم ملف R المرفق مع بروتوكول النص لتشغيل البرنامج النصي لتحديد كمية المجموعات الوهمية والمجموعات من النوع البري باستخدام برنامج metaX. تحقق من مجلد الإخراج الذي يتم فيه تخزين نتائج التحليل الكمي مثل مخطط PCA.
بعد ذلك ، قم بتعديل المعلمات في البرنامج النصي R لإضافة تعليقات توضيحية على القمم في التحليل النوعي والكمي باستخدام تعريفات الأيض من أجل دمج كل من النتائج وتشغيل البرنامج النصي R. وأظهرت مخططات مربعة من المستقلبات الكمية أن التوزيع العام للعينات السليمة وعينات الأمراض كان مشابها مع انخفاض تقلب القيم المتوسطة. فقط 3.39٪ من المستقلبات لديها أكثر من 30٪ من القيم المفقودة.
أظهر مخطط تحليل المكونات الأساسية للعينات من كلتا المجموعتين أن metaX زاد بشكل ملحوظ من نسبة المستقلبات مع CV أقل من 0.3. كشف مخطط فين للمستقلبات المكتشفة بشكل تفاضلي من ثلاث طرق اختبار إحصائية عن 119 مستقلبا شائعا. تم رسم وقت الاحتفاظ والكتلة حسب توزيع الشحنة لجميع المستقلبات المشروحة بمعدل اكتشاف خاطئ أقل من 0.01 ، مما يدل على ستة مستقلبات مهمة ومكتشفة بشكل تفاضلي.
من المهم تحديد وقت اختبار سير العمل. تذكر ، عدم اختيار الكثير من العينات للتحليل والاحتفاظ بعينتين على الأقل في كل مجموعة. وتمكن هذه التقنية من مراقبة جودة تحديد الهوية المستقلب من بيانات الحصول المستقلة عن البيانات التي تنشئ مكتبة طيفية مرجعية أكثر قوة للطيف باستخدام نتائج مطابقة الطيف استنادا إلى مراقبة FDR.
