重大技术突破!有望解决代谢组学定性难题

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重大技术突破!有望解决代谢组学的定性问题

昨天4月3日,朱正江在《nature communications》杂志上发表了一种基于代谢反应网络(MetDNA)的递归算法。该算法适用于任何LC-MS平台,任何数据采集模式都可以在一次实验中成功注释超过2000种代谢物(这里应该有掌声!)。

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基于代谢反应网络的非靶向代谢组学的递归代谢物注释

原始链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-019-09550-x

代谢组学注释是代谢组学实验中的主要困难,依赖于标准二级光谱数据库。 件有关,目前还没有标准的数据库构建方案。

基于代谢反应网络的递归算法,朱正江开发了MetDNA软件,显着增加了代谢物的注释数量。基本原理是在细胞环境中,一种代谢物可以被催化成另一种代谢物产物。因此,底物的产物代谢物及其具有相似化学结构的产物代谢物被定义为一对反应对(RP)。特别是在串联MS中,代谢物的碎裂模式由其化学结构决定。由于它们的结构相似性,反应对的两种代谢物倾向于具有相似的MS2光谱。因此,原则上,MetDNA可以使用反应配偶体之一来注释另一种未知代谢物,而不必由标准谱数据库中的现有MS2注释。

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更重要的是,通过递归算法重复应用该策略可以逐步扩展注释代谢物。数据显示,在一项实验中,MetDNA显着增加了代谢物注释的数量,从传统分析的不到100种代谢物到2000多种代谢物。 MetDNA还包括一个自我检查评分系统,可减少冗余和不确定性。

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总之,即使标准数据库不完整,MetDNA也可以对非靶向代谢组学数据进行大规模代谢物注释。毫无疑问,朱老师的这篇文章给了大多数从事代谢组学研究的同行一个强有力的镜头,让我们看到了解决代谢组学定性问题的希望和出路。

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