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代谢景观-为发现代谢组学提供了一个新的层次

发现代谢组学研究工作流程需要能够快速定位和自信地识别复杂混合物队列中的相关标记。通过启用这些工作流并提供选项来使用路径映射来在生物环境中设置结果MetaboScape将布鲁克LC-QTOF-MS/MS和磁共振质谱(MRMS)的互补数据转化为知识。

数据预处理是为非靶向代谢组学的统计结果提供信心的重要步骤。缺失值可能导致统计数据评估中的假阴性结果-数据中存在的实际差异不会被突出显示为不同。的T输入法设置一致再保险区域完全eX牵引(霸王龙)算法以“区域完整”的方式自动提取所有相关信息。在LC-QTOF-MS/MS数据集的队列中，属于相同化合物的离子被组合起来，在所有样品中对齐，如果最初低于峰值选取阈值，则在单个样品中自动重新提取，从而解决了统计学中的缺失值问题。

图1:霸王龙算法自动重新校准来自Bruker QTOF仪器的LC-MS/MS数据(a1)。随后，T-ReX将属于同一化合物的离子组合成一个特征，即同位素，电荷态，加合物或片段(a1)。非线性保留时间对齐确保了LC-QTOF-MS数据集大队列中的数据一致性(b1)。特征提取“区域完整”跨多个样本解决“缺失值”问题，用于后续统计分析(b2)。

对已知化合物的自动和自信的鉴定对于充分理解代谢组学数据的生物学背景至关重要。图形化的注释质量“AQ”表示使分析人员能够根据用户定义的阈值水平，通过匹配保留时间、准确质量、同位素模式信息和MS/MS谱库光谱，轻松评估在MetaboScape中自动生成的每个注释的可靠性。

图2图形注释质量“AQ”符号使分析人员能够随时评估他们对自动识别化合物的信心

MetaboScape还支持流动注射(FI)或MALDI-磁共振质谱(MRMS)，这两种革命性的极端质量分辨率技术，可为分析复杂的代谢提取物提供更高的样品吞吐量。直观的工作流程，以评估这种无LC的数据提供了化合物不容易通过补充LC- ms分析解决。