פרוטוקול זה מאפשר ניתוח איכותי וכמותי של מטבוליזם לא ממוקד המבוסס על בקרת איכות FDR אשר מפחיתה ביעילות את התוצאות החיוביות הכוזבות של זיהוי מטבוליטים. זרימת עבודה זו משלבת XY-Meta המשתמשת באסטרטגיית ההטעיה של המטרה כדי להעריך את FDR בצורה מדויקת יותר לזיהוי מטבוליזם במודול הניתוח האיכותי. מדד זה יכול לסנן ביעילות תוצאות חיוביות שגויות של זיהוי מטבוליזם לא ממוקד, מה שמשפר את החוסן של גילוי סמנים ביולוגיים או מולקולות מפתח.
אנו מצפים שחוקרים יוכלו להבין ולשלוט באסטרטגיית ההטעיה של המטרה לבקרת FDR ועליהם לנסות להפעיל בקפדנות את הצינור הזה מספר פעמים עם פרמטרי ברירת המחדל של הפרוטוקול. התחל על-ידי מעבר לדף האינטרנט של מסד הנתונים של GNPS ולחץ על עיון בערכות נתונים. חפש את מילת המפתח בעמודת הכותרת ולאחר מכן לחץ/י על מספר המזהה של ערכת הנתונים.
הורד את ערכת הנתונים באמצעות FTP ושמור את הנתונים הגולמיים בתיקיה המתאימה. כדי להמיר את הפורמט של נתונים גולמיים, תחילה להתקין את תוכנת ProteoWizard. תחת נתיב ההתקנה ProteoWizard, הקלד msconvert.
exe, ואחריו הפרמטרים הספציפיים להמרת תבנית הנתונים הגולמיים לתבנית mzXML. שוב, באמצעות msconvert. exe להמיר נתונים אלה לתבנית MGF ולאחסן אותם בתיקייה MGF.
כדי להכין את הספריה הספקטרלית של ההפניות עבור המטבוליטים, עבור אל דף האינטרנט של התל"ג. חפש את מילת המפתח NIST, לחץ על תצוגה לקבלת הפרטים והורד את הספריה. שמור את הספריה בתיקיית מסד הנתונים.
הורד את תוכנית XY-Meta. מצא את קובץ תצורת הפרמטרים תחת תיקיית התצורה ושנה את תוכנו כמתואר בפרוטוקול הטקסט. הגדר את סוג התוספות כרשימה בתיקיית adduct.
בצע את זיהוי המטבוליטים ואת בקרת קצב גילוי השווא באמצעות הפקודה XY-Meta.exe. הורד והתקן את חבילת התוכנה metaX. לאחר מכן ערוך את רשימת הדוגמאות.
קובץ txt כדי לציין את המדגם ואת נתוני ספקטרומטריית המסה המתאימים לו כמתואר בפרוטוקול הטקסט. השתמש בקובץ R שסופק עם פרוטוקול הטקסט כדי להפעיל את הסקריפט לכימות של קבוצות Mock וקבוצות מסוג פראי באמצעות תוכנת metaX. בדוק את תיקיית הפלט שבה מאוחסנות תוצאות הניתוח הכמותי כגון תרשים PCA.
לאחר מכן, שנה את הפרמטרים בסקריפט R כדי לבאר את השיאים בניתוח איכותי וכמותי באמצעות זיהוי מטבוליט על מנת לשלב הן את התוצאות ולהפעיל את סקריפט R. חלקות קופסה של מטבוליטים מכמתים הראו שההתפלגות הכללית של דגימות בריאות ומחלות הייתה דומה עם תנודות נמוכות של הערכים הממוצעים. רק ל-3.39% מהמטבוליטים היו יותר מ-30% מהערכים החסרים.
תרשים ניתוח המרכיבים העיקריים של הדגימות משתי הקבוצות הראה כי metaX הגדיל באופן מדהים את שיעור המטבוליטים עם CV פחות מ-0.3. דיאגרמת Venn של מטבוליטים שזוהו באופן דיפרנציאלי משלוש שיטות בדיקה סטטיסטיות חשפה 119 מטבוליטים נפוצים. זמן השימור והמסה לפי התפלגות מטען של כל המטבוליטים המבוארים תוכננו עם שיעור גילוי כוזב של פחות מ-0.01, והראו שישה מטבוליטים משמעותיים וזוהו באופן דיפרנציאלי.
חשוב להגביל את הזמן לבדיקת זרימת עבודה. זכור, לא לבחור יותר מדי דגימות לניתוח ולשמור לפחות שתי דגימות בכל קבוצה. טכניקה זו מאפשרת בקרת איכות של זיהוי מטבוליזם מנתוני רכישה בלתי תלויים של נתונים, תוך בניית ספרייה ספקטרלית חזקה יותר של ספקטרום ייחוס באמצעות תוצאות התאמת הספקטרום המבוססות על בקרת FDR.
