Name: an integrated workflow of identification and quantification on fdr control-based untargeted metabolome
Uploaded: 2022-09-20T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome at JoVE.com

Dit werk wordt ondersteund door het National Key Research and Development Program (2018YFC0910200/2017YFA0505001) en het Guangdong Key R&D Program (2019B020226001).

1. Metabolomics datasets voorbereiden voor analyse
OPMERKING: In deze demonstratie gebruiken we metabolomics-datasets zonder QC-monster. Gegevens voor case- en controlegroepen zijn nodig. Voor demonstratie gebruiken we een openbare dataset in GNPS-database27.
<ol><li>Ga naar de webpagina https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp. Klik op Bladeren door datasets.</li>
	<li>Zoek op het trefwoord 'msv000084112' in de kolom <...

<ol>
	<li>Misra, B. B., Fahrmann, J. F., Grapov, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+of+emerging+metabolomic+tools+and+resources:+2015-2016.">Review of emerging metabolomic tools and resources: 2015-2016.</a> Electrophoresis. 38 (18), 2257-2274 (2017).</li><li>Idle, J. R., Gonzalez, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolomics.">Metabolomics.</a> Cell Metabolism. 6 (5), 348-351 (2007).</li><li>Fiehn, O., Town, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolomics+&#8212;+the+link+between+genotypes+and+phenotypes.">Metabolomics &#8212; the link between genotypes and phenotypes.</a> Functional Genomics. , 155-171 (2002).</li><li>Town, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Functional Genomics. , (2002).</li><li>Dettmer, K., Aronov, P. A., Hammock, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mass+spectrometry-based+metabolomics.">Mass spectrometry-based metabolomics.</a> Mass Spectrometry Reviews. 26 (1), 51-78 (2007).</li><li>Vinayavekhin, N., Saghatelian, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Untargeted+metabolomics.">Untargeted metabolomics.</a> Current Protocols in Molecular Biology. , 1-24 (2010).</li><li>Chaleckis, R., Meister, I., Zhang, P., Wheelock, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Challenges,+progress+and+promises+of+metabolite+annotation+for+LC-MS-based+metabolomics.">Challenges, progress and promises of metabolite annotation for LC-MS-based metabolomics.</a> Current Opinion in Biotechnology. 55, 44-50 (2019).</li><li>Palmer, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FDR-controlled+metabolite+annotation+for+high-resolution+imaging+mass+spectrometry.">FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry.</a> Nature Methods. 14 (1), 57-60 (2017).</li><li>Scheubert, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Significance+estimation+for+large+scale+metabolomics+annotations+by+spectral+matching.">Significance estimation for large scale metabolomics annotations by spectral matching.</a> Nature Communications. 8 (1), 1494 (2017).</li><li>Schrimpe-Rutledge, A. C., Codreanu, S. G., Sherrod, S. D., McLean, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Untargeted+metabolomics+strategies-challenges+and+emerging+directions.">Untargeted metabolomics strategies-challenges and emerging directions.</a> Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 27 (12), 1897-1905 (2016).</li><li>Bla&#382;enovi&#263;, I., Kind, T., Ji, J., Fiehn, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Software+tools+and+approaches+for+compound+identification+of+LC-MS/MS+data+in+metabolomics.">Software tools and approaches for compound identification of LC-MS/MS data in metabolomics.</a> Metabolites. 8 (2), (2018).</li><li>Katajamaa, M., Miettinen, J., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MZmine:+toolbox+for+processing+and+visualization+of+mass+spectrometry+based+molecular+profile+data.">MZmine: toolbox for processing and visualization of mass spectrometry based molecular profile data.</a> Bioinformatics. 22 (5), 634-636 (2006).</li><li>Tsugawa, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hydrogen+rearrangement+rules:+computational+MS/MS+fragmentation+and+structure+elucidation+using+MS-FINDER+software.">Hydrogen rearrangement rules: computational MS/MS fragmentation and structure elucidation using MS-FINDER software.</a> Analytical chemistry. 88 (16), 7946-7958 (2016).</li><li>Wang, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CFM-ID+4.0:+More+accurate+ESI-MS/MS+spectral+prediction+and+compound+identification.">CFM-ID 4.0: More accurate ESI-MS/MS spectral prediction and compound identification.</a> Analytical Chemistry. 93 (34), 11692-11700 (2021).</li><li>Ruttkies, C., Schymanski, E. L., Wolf, S., Hollender, J., Neumann, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MetFrag+relaunched:+incorporating+strategies+beyond+in+silico+fragmentation.">MetFrag relaunched: incorporating strategies beyond in silico fragmentation.</a> Journal of Cheminformatics. 8, 3 (2016).</li><li>Delabriere, A., Warmer, P., Brennsteiner, V., Zamboni, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SLAW:+A+scalable+and+self-optimizing+processing+workflow+for+untargeted+LC-MS.">SLAW: A scalable and self-optimizing processing workflow for untargeted LC-MS.</a> Analytical chemistry. 93 (45), 15024-15032 (2021).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Target-decoy-based+false+discovery+rate+estimation+for+large-scale+metabolite+identification.">Target-decoy-based false discovery rate estimation for large-scale metabolite identification.</a> Journal of Proteome Research. 17 (7), 2328-2334 (2018).</li><li>Li, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XY-Meta:+a+high-efficiency+search+engine+for+large-scale+metabolome+annotation+with+accurate+FDR+estimation.">XY-Meta: a high-efficiency search engine for large-scale metabolome annotation with accurate FDR estimation.</a> Analytical Chemistry. 92 (8), 5701-5707 (2020).</li><li>Wen, B., Mei, Z., Zeng, C., Liu, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=metaX:+a+flexible+and+comprehensive+software+for+processing+metabolomics+data.">metaX: a flexible and comprehensive software for processing metabolomics data.</a> BMC Bioinformatics. 18 (1), 183 (2017).</li><li>Aberg, K. M., Torgrip, R. J. O., Kolmert, J., Schuppe-Koistinen, I., Lindberg, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature+detection+and+alignment+of+hyphenated+chromatographic-mass+spectrometric+data.+Extraction+of+pure+ion+chromatograms+using+Kalman+tracking.">Feature detection and alignment of hyphenated chromatographic-mass spectrometric data. Extraction of pure ion chromatograms using Kalman tracking.</a> Journal of Chromatography. A. 1192 (1), 139-146 (2008).</li><li>Liu, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Addressing+the+batch+effect+issue+for+LC/MS+metabolomics+data+in+data+preprocessing.">Addressing the batch effect issue for LC/MS metabolomics data in data preprocessing.</a> Scientific Reports. 10 (1), 13856 (2020).</li><li>Han, W., Li, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+and+minimizing+batch+effects+in+metabolomics.">Evaluating and minimizing batch effects in metabolomics.</a> Mass Spectrometry Reviews. 41 (3), 421-442 (2022).</li><li>Fei, F., Bowdish, D. M. E., McCarry, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comprehensive+and+simultaneous+coverage+of+lipid+and+polar+metabolites+for+endogenous+cellular+metabolomics+using+HILIC-TOF-MS.">Comprehensive and simultaneous coverage of lipid and polar metabolites for endogenous cellular metabolomics using HILIC-TOF-MS.</a> Analytical and Bioanalytical Chemistry. 406 (15), 3723-3733 (2014).</li><li>Smith, C. A., Want, E. J., O'Maille, G., Abagyan, R., Siuzdak, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XCMS:+processing+mass+spectrometry+data+for+metabolite+profiling+using+nonlinear+peak+alignment,+matching,+and+identification.">XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching, and identification.</a> Analytical Chemistry. 78 (3), 779-787 (2006).</li><li>Giacomoni, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Workflow4Metabolomics:+a+collaborative+research+infrastructure+for+computational+metabolomics.">Workflow4Metabolomics: a collaborative research infrastructure for computational metabolomics.</a> Bioinformatics. 31 (9), 1493-1495 (2015).</li><li>Chang, H. -. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=iMet-Q:+A+user-friendly+tool+for+label-free+metabolomics+quantitation+using+dynamic+peak-width+determination.">iMet-Q: A user-friendly tool for label-free metabolomics quantitation using dynamic peak-width determination.</a> PloS One. 11 (1), 0146112 (2016).</li><li>Wang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sharing+and+community+curation+of+mass+spectrometry+data+with+Global+Natural+Products+Social+Molecular+Networking.">Sharing and community curation of mass spectrometry data with Global Natural Products Social Molecular Networking.</a> Nature Biotechnology. 34 (8), 828-837 (2016).</li><li>Schmid, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ion+identity+molecular+networking+for+mass+spectrometry-based+metabolomics+in+the+GNPS+environment.">Ion identity molecular networking for mass spectrometry-based metabolomics in the GNPS environment.</a> Nature Communications. 12 (1), 3832 (2021).</li><li>Kessner, D., Chambers, M., Burke, R., Agus, D., Mallick, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProteoWizard:+open+source+software+for+rapid+proteomics+tools+development.">ProteoWizard: open source software for rapid proteomics tools development.</a> Bioinformatics. 24 (21), 2534-2536 (2008).</li><li>Johnson, S. R., Lange, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Open-access+metabolomics+databases+for+natural+product+research:+present+capabilities+and+future+potential.">Open-access metabolomics databases for natural product research: present capabilities and future potential.</a> Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 3, 22 (2015).</li><li>Horai, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MassBank:+a+public+repository+for+sharing+mass+spectral+data+for+life+sciences.">MassBank: a public repository for sharing mass spectral data for life sciences.</a> Journal of Mass Spectrometry: JMS. 45 (7), 703-714 (2010).</li><li>Rawlinson, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hierarchical+clustering+of+MS/MS+spectra+from+the+firefly+metabolome+identifies+new+lucibufagin+compounds.">Hierarchical clustering of MS/MS spectra from the firefly metabolome identifies new lucibufagin compounds.</a> Scientific Reports. 10 (1), 6043 (2020).</li></ol>

De FDR-controle van ongerichte metabolieten is een grote uitdaging geweest. Hier demonstreerden we een complete pijplijn van grootschalige ongerichte metabolomics-analyse (kwalitatief en kwantitatief) met FDR-controle. Dit vermindert effectief de valse positieven, die veel voorkomen in MS-analyse.
Het opstellen van een geschikte spectrale referentiebibliotheek voor uw studie is een belangrijk punt. Een succesvolle en gevoelige MS/MS-identificatie vereist niet alleen de juiste matching-algoritm...

Metabolieten spelen een belangrijke rol in biologische processen. Metabolieten zijn vaak regulatoren van verschillende processen zoals energieoverdracht, hormoonregulaties, regulatie van neurotransmitters, cellulaire communicatie en eiwit posttranslationele modificaties, enz. 1,2,3,4. Untargeted metabolomics biedt een globaal beeld van talrijke metabolieten 5,6. Met de vooruitgang in massaspectrometrie- en chromatografietechnologieën neemt de doorvoer van metaboloom MS/MS-spectra de afgelopen jaren snel toe 7,8,9,10,11. Om metabolieten uit deze enorme datasets te identificeren, werden verschillende annotatiesoftware ontwikkeld11, zoals MZmine12, MS-FINDER13, CFM-ID14, MetFrag15 en SLAW16. Deze identificaties bevatten echter vaak veel valse positieven. De redenen zijn onder meer: (1) De MS/MS-spectra bevatten willekeurige ruis, die de piekmatching kan misleiden. (2) Isomeren en verschillen in fragmentatie-energieën veroorzaken meerdere spectra-vingerafdrukken en verhogen zo het volume van de referentiebibliotheek. (3) De kwaliteit van referentiebibliotheken varieert. Een goede standaard om een goede referentiespectrabibliotheek op te bouwen is nodig. Daarom is een systematische false discovery rate (FDR) controle voor ongerichte metabolomics essentieel voor functioneel metaboloomonderzoek 7,8,9,17.
Zowel de Empirical Bayes-benadering als de Target-Decoy-strategie pakten het FDR-controleprobleem in het algemeen aan. Kerstin Scheubert et al. toonden aan dat de Target-Decoy-strategie op decoy-database gegenereerd uit fragmentatieboomgebaseerde methode de beste methode is voor FDR-controle9. Xusheng Wang et al. ontwierpen een methode voor het genereren van lokvogels op basis van de octetregel in de chemie en verbeterden de precisie van FDR-schatting17. De spectrale bibliotheek voor het genereren van lokvogeldatabase werd gedemonstreerd voor betere prestaties18. Hier hebben we de spectrale bibliotheekgebaseerde methode verbeterd en een software ontwikkeld met de naam XY-Meta19 die de precisie van FDR-schattingen verder kan verbeteren. Het maakt gebruik van de bestaande referentiespectraalbibliotheek om een lokbibliotheek te genereren voor de FDR-besturing onder het Target-Decoy-schema. XY-Meta ondersteunt zijn eigen spectra matching en cosinus gelijkenis algoritmen. Het maakt conventionele zoek- en iteratieve zoekmodi mogelijk. In de stap van FDR-beoordeling ondersteunt het target-decoy-aaneengeschakelde modus en de gescheiden modus. Voor een betere flexibiliteit accepteert XY-Meta externe lokbibliotheken.
Piekdetectie en kwantificering van metabolieten is ook een belangrijke stap in de analyse van ongerichte metabolooms. Piekdetectie is de belangrijkste methode voor metaboloomidentificatie. Over het algemeen werd de nauwkeurigheid van piekdetectie van metabolieten beïnvloed door meerdere factoren, zoals ruissignalen van massaspectrometrie, lage abundantie van metabolieten, contaminanten en afbraakproducten van metabolieten20. Wanneer het aantal monsters van te groot is of de vloeistofchromatografiekolom werd vervangen in experimenten met ongericht metaboloom, kunnen opmerkelijke batcheffecten optreden, wat een grote uitdaging is voor metabolome kwantificering 21,22,23. Momenteel kan software zoals XCMS24, Workflow4Metabolomic25, iMet-Q26 en metaX19 piekdetectie en kwantificering van ongericht metaboloom uitvoeren, maar we stellen voor dat de pijplijn van metaX completer en gemakkelijker te gebruiken is. Hier demonstreren we het proces van identificatie en FDR-controle voor een openbaar beschikbare dataset msv000084112 met behulp van XY-Meta, en de piekdetectie en kwantificering van metabolieten met behulp van metaX. Deze workflow vereist slechts twee groepen en elke groep heeft ten minste twee voorbeelden nodig. MS/MS-spectragegevens zijn nodig, ongeacht het massaspectrometerplatform, de ionisatiemodus, de laadmodus en het monstertype, en kunnen op monsters gebaseerde normalisatie en piekgebaseerde normalisatie ondersteunen. Naar aanleiding van dit voorbeeld kunnen onderzoekers metabolomics-identificatie en kwantificering op een gemakkelijk te hanteren manier uitvoeren. Het gebruik van deze pijplijn vereist R-programmeermogelijkheden. Om de onderzoeker zonder enige programmeerkennis te helpen, ontwikkelden we ook een cloudanalyseplatform voor metabolomics-analyse. We hebben dit cloudanalyseplatform gedemonstreerd in Aanvullend Materiaal 5.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>GNPS</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>XY-Meta</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://github.com/DLI-ShenZhen/XY-Meta</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>metaX</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://github.com/wenbostar/metaX</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ProteoWizard</td>
			<td>Free Download</td>
			<td>3.0.22116.18c918b-x86_64</td>
			<td>https://proteowizard.sourceforge.io/download.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CHI.Client</td>
			<td>Free Download</td>
			<td>ndp48-x86-x64-allos-enu</td>
			<td>http://www.chi-biotech.com/technology.html?ty=ypt</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an integrated workflow of identification and quantification on fdr control-based untargeted metabolome

Ongerichte metabolomics-technieken worden de laatste jaren veel gebruikt. De snel toenemende doorvoer en het aantal monsters creëren echter een enorme hoeveelheid spectra, waardoor de kwaliteitscontrole van de massaspectrometriespectra wordt uitgedaagd. Om de false positives te verminderen, is kwaliteitscontrole (False Discovery Rate) (FDR) noodzakelijk. Onlangs hebben we een software ontwikkeld voor FDR-controle van ongerichte metaboloomidentificatie die is gebaseerd op een Target-Decoy-strategie genaamd XY-Meta. Hier demonstreerden we een complete analysepijplijn die XY-Meta en metaX samen integreert. Dit protocol laat zien hoe U XY-meta kunt gebruiken om een lokdatabase te genereren uit een bestaande referentiedatabase en FDR-besturing uit te voeren met behulp van de Target-Decoy-strategie voor grootschalige metaboloomidentificatie op een open-access dataset. De differentiële analyse en metabolietenannotatie werden uitgevoerd na het uitvoeren van metaX voor metabolieten pieken detectie en kwantificering. Om meer onderzoekers te helpen, ontwikkelden we ook een gebruiksvriendelijk cloudgebaseerd analyseplatform voor deze analyses, zonder de noodzaak van bioinformaticavaardigheden of computertalen.

De ruwe gegevens van msv000084112 zijn geconverteerd door msconvert.exe en gegenereerde mgf-bestanden (Aanvullend materiaal S6).
XY-Meta gegenereerd GNPS-NIST14-MATCHES_Decoy.mgf bestand onder /database map. Dit is de lokbibliotheek die is gegenereerd uit de oorspronkelijke referentiespectrale bibliotheek GNPS-NIST14-MATCHES.mgf. Deze lokbibliotheek kan worden hergebruikt. Wanneer de gebruiker deze lokbibliotheek opnieuw gebruikt, moet de gebruiker de decoy_pattern instellen a...

Watch this Scientific Journal Video about An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome at JoVE.com

An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome

We bouwden een ongerichte metabolomische workflow die XY-Meta en metaX samen integreerde. In dit protocol hebben we laten zien hoe we XY-Meta kunnen gebruiken om een lokspectrale bibliotheek te genereren uit open access spectrareferentie, en vervolgens FDR-controle uitgevoerd en de metaX gebruikt om de metabolieten te kwantificeren na het identificeren van de metabolomics-spectra.

Een geïntegreerde workflow van identificatie en kwantificering op FDR Control-Based Untargeted Metabolome

Untargeted metabolomics techniques are being widely used in recent years. However, the rapidly increasing throughput and number of samples create an ...

Dit protocol maakt kwalitatieve en kwantitatieve analyse van ongericht metaboloom mogelijk op basis van FDR-kwaliteitscontrole die de valse positieven van metabolietidentificatie effectief vermindert. Deze workflow integreert XY-Meta die de target-decoy-strategie gebruikt om FDR nauwkeuriger te evalueren voor metaboloomidentificatie in de kwalitatieve analysemodule. Deze maatregel kan vals-positieve resultaten van ongerichte metaboloomidentificatie effectief filteren, wat de robuustheid van het ontdekken van biomarkers of sleutelmoleculen verbetert.We verwachten dat onderzoekers de target-decoy-strategie voor FDR-controle kunnen begrijpen en beheersen en moeten proberen deze pijplijn meerdere keren strikt uit te voeren met de standaardparameters van het protocol. Begin door naar de GNPS-databasepagina te gaan en klik op browse datasets. Zoek het trefwoord in de titelkolom en klik vervolgens op het id-nummer van de gegevensset.Download de dataset via FTP en sla de onbewerkte gegevens op in de betreffende map. Om het formaat van onbewerkte gegevens te converteren, installeert u eerst de ProteoWizard-software. Typ msconvert onder het installatiepad van ProteoWizard.exe, gevolgd door de specifieke parameters om het onbewerkte gegevensformaat naar mzXML-indeling te converteren. Nogmaals, met behulp van msconvert. exe converteert deze gegevens naar MGF-indeling en slaat ze op in de mgf-map.Om de referentiespectraalbibliotheek voor de metabolieten voor te bereiden, gaat u naar de GNPS-webpagina. Zoek op het trefwoord NIST, klik op bekijken voor de details en download de bibliotheek. Sla de bibliotheek op in de databasemap.Download het XY-Meta programma. Zoek het parameterconfiguratiebestand onder de configuratiemap en wijzig de inhoud ervan zoals beschreven in het tekstprotocol. Stel het type adducten in als een lijst in de adductmap.Voer de metabolietidentificatie en false discovery rate control uit met het commando XY-Meta.exe. Download en installeer het metaX-softwarepakket. Bewerk vervolgens de voorbeeldlijst.txt-bestand om het voorbeeld en de bijbehorende massaspectrometriegegevens op te geven zoals beschreven in het tekstprotocol. Gebruik het R-bestand dat bij het tekstprotocol is geleverd om het script uit te voeren voor kwantificering van Mock- en wild-typegroepen met behulp van de metaX-software. Controleer de uitvoermap waarin de resultaten van de kwantitatieve analyse zijn opgeslagen, zoals de PCA-plot.Wijzig vervolgens de parameters in het R-script om de pieken in kwalitatieve en kwantitatieve analyse te annoteren met behulp van metabolietidentificaties om zowel de resultaten te integreren als het R-script uit te voeren. Boxplots van gekwantificeerde metabolieten toonden aan dat de algemene verdeling van gezonde en ziektemonsters vergelijkbaar was met een lage fluctuatie van de gemiddelde waarden. Slechts 3,39% van de metabolieten had meer dan 30% van de ontbrekende waarden.De analyse van de hoofdcomponenten van de monsters van beide groepen toonde aan dat metaX het aandeel van de metabolieten met CV opmerkelijk verhoogde tot minder dan 0,3. Een Venn-diagram van differentieel gedetecteerde metabolieten uit drie statistische testmethoden onthulde 119 veel voorkomende metabolieten. De retentietijd en massa per ladingsverdeling van alle geannoteerde metabolieten werden uitgezet met een valse ontdekkingssnelheid van minder dan 0,01, met zes significante en differentieel gedetecteerde metabolieten.Het is belangrijk om de tijd voor workflowtests te beperken. Vergeet niet om niet te veel monsters te selecteren voor analyse en ten minste twee monsters in elke groep te bewaren. Deze techniek maakt kwaliteitscontrole mogelijk van gemetaboliseerde identificatie op basis van gegevensonafhankelijke acquisitiegegevens die een robuustere spectrale bibliotheek van het referentiespectrum construeren met behulp van de spectrummatchingresultaten op basis van FDR-controle.

Research

JoVE Journal

Biochemistry

A Simple Method for High Throughput Chemical Screening in Caenorhabditis Elegans

A Simple Method for High Throughput Chemical Screening in Caenorhabditis Elegans

Een eenvoudige methode voor High Throughput chemische Screening in Caenorhabditis Elegans

Caenorhabditis elegans is a useful organism for testing chemical effects on physiology. Whole organism small molecule screens offer significant advantages ...

Identification of Cyclin-dependent Kinase 1 Specific Phosphorylation Sites by an In Vitro Kinase Assay

Identification of Cyclin-dependent Kinase 1 Specific Phosphorylation Sites by an In Vitro Kinase Assay

Identificatie van cycline-afhankelijk Kinase 1 specifieke fosforylatie Sites door een Kinase In Vitro Assay

Cyclin-dependent kinase 1 (Cdk1) is a master controller for the cell cycle in all eukaryotes and phosphorylates an estimated 8 - 13% of the proteome; ...

Quantification of Hypopigmentation Activity In Vitro

Kwantificering van hypopigmentatie activiteit In Vitro

This study presents laboratory methods for the quantification of hypopigmentation activity in vitro. Melanin, the major pigment in melanocytes, is ...

Quantification of Coenzyme A in Cells and Tissues

Kwantificering van co-enzym A in cellen en weefsels

Emerging research has revealed that the cellular coenzyme A (CoA) supply can become limiting with a detrimental impact on growth, metabolism and survival. ...

Label-Free Immunoprecipitation Mass Spectrometry Workflow for Large-scale Nuclear Interactome Profiling

Label-vrije Immunoprecipitation massaspectrometrie workflow voor grootschalige nucleaire interactome profilering

Immunoaffinity purification mass spectrometry (IP-MS) has emerged as a robust quantitative method of identifying protein-protein interactions. This ...

An Integrated Raman Spectroscopy and Mass Spectrometry Platform to Study Single-Cell Drug Uptake, Metabolism, and Effects

Een geïntegreerde Raman-spectroscopie en massaspectrometrie platform voor het bestuderen van de opname van één cel drug, metabolisme, en effecten

Cells are known to be inherently heterogeneous in their responses to drugs. Therefore, it is essential that single-cell heterogeneity is accounted for in ...

Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain

Ongerichte vloeibare chromatografie-massaspectrometrie-gebaseerde metabolomics analyse van tarwekorrel

Understanding the interactions between genes, the environment and management in agricultural practice could allow more accurate prediction and management ...

Evaluating the Effect of Pesticides on the Larvae of the Solitary Bees

Evaluatie van het effect van pesticiden op de larven van de solitaire bijen

Current ecological risk assessments of pesticides on pollinators have primarily considered only laboratory conditions. For the larvae of solitary bees, ...

Quantification of Subcellular Glycogen Distribution in Skeletal Muscle Fibers using Transmission Electron Microscopy

Kwantificering van subcellulaire glycogeenverdeling in skeletspiervezels met behulp van transmissie-elektronenmicroscopie

With the use of transmission electron microscopy, high-resolution images of fixed samples containing individual muscle fibers can be obtained. This ...

Deciphering Molecular Mechanism of Histone Assembly by DNA Curtain Technique

Chromatin is a higher-order structure that packages eukaryotic DNA. Chromatin undergoes dynamic alterations according to the cell cycle phase and in ...