База данных метаболома Голма
База данных метаболома Голма ( GMD ) [1] [2] [3] [4] представляет собой справочную библиотеку по газовой хроматографии (ГХ) – масс-спектрометрии (МС), предназначенную для экспериментов по профилированию метаболитов и содержащую информацию о масс-спектре и индексе удерживания (RI) для неаннотированных масс-спектральных меток (MST, масс-спектральную информацию с времени удерживания индексами, привязанными к ) вместе с данными о множестве уже идентифицированных метаболитов и эталонных веществ. GMD проводится в Институте молекулярной физиологии растений Макса Планка в Гольм районе в Потсдаме , Германия.
Фон
[ редактировать ]Газовая хроматография (ГХ) в сочетании с масс-спектрометрией (МС) является одной из наиболее распространенных рутинных технологий, применяемых для крупномасштабного скрининга и открытия новых биомаркеров в метаболомике . Однако большинство MST, измеряемых в настоящее время в экспериментах по метаболомному профилированию растений, остаются неидентифицированными из-за отсутствия аутентифицированных чистых эталонных веществ, а также дорогостоящих и трудоемких усилий по поддержанию библиотек масс-спектральных RI, необходимых для идентификации соединений с помощью ГХ-МС.Поскольку передача аналитических результатов и других деталей, связанных с подходом, таких как масс-спектральная и справочная информация о RI, в научном сообществе становится все более популярной, платформы открытого доступа для обмена информацией, такие как GMD, становятся обязательными.Из-за отсутствия обязательных стандартов сравнение отдельных масс-спектров остается затруднительным. Хотя различные технологии масс-детекторов, а именно квадруполь , ионная ловушка и время полета могут считаться несущественными, настройки хроматографии, такие как программирование температуры, тип капиллярной колонки и выбор производителя колонки, сильно влияют на эмпирически определенные свойства RI. Таким образом, процедуры переноса свойств RI между вариантами хроматографии очень актуальны для использования в общей библиотеке. GMD оценивает точность переноса RI между вариантами хроматографии и реализует средства для передачи эмпирически определенных свойств RI. [5] С целью классификации и идентификации неидентифицированных МСТ GMD получает доступ к информации о доступных эталонных соединениях. Эти соединения служат обучающим набором данных для применения деревьев решений (DT) в качестве контролируемого подхода к машинному обучению . Извлечение структурных признаков применялось для классификации метаболитного пространства GMD до обучения DT. Прогнозы наиболее частых субструктур на основе DT классифицируют масс-спектры ГХ-МС низкого разрешения связанного (потенциально неизвестного) метаболита в зависимости от присутствия или отсутствия химических фрагментов. [6] Веб-интерфейс поддерживает традиционное масс-спектральное сравнение и сравнение RI с помощью ранжированных списков совпадений, а также расширенное прогнозирование подструктуры, поддерживаемое DT. Пакетная обработка активируется через веб-службы на основе простого протокола доступа к объектам (SOAP), в то время как веб-службы доступа к данным предоставляют определенные объекты базы данных, адаптируя принципы передачи репрезентативного состояния (ReST) и стандарты масс-спектра, такие как NIST -MSP и JCAMP -DX.GMD визуализирует данные количественного изменения размера пула метаболитов.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Хаммел, Дж.; Штремель, Н.; Беллинг, К.; Шмидт, С.; Вальтер, Д.; Копка, Дж. (2013). «Масс-спектральный поиск и анализ с использованием базы данных метаболома Голма». Справочник по метаболизму растений . п. 321. дои : 10.1002/9783527669882.ch18 . ISBN 9783527669882 .
- ^ Хаммель, Ян; Селбиг, Иоахим; Вальтер, Дирк; Копка, Иоахим (2007). «База данных метаболома Голма: база данных для определения профиля метаболитов на основе ГХ-МС». В Нильсене, Джон; Джуэтт (ред.). Метаболомика . Шпрингер Берлин Гейдельберг. стр. 75–96 . дои : 10.1007/4735_2007_0229 . ISBN 978-3-540-74719-2 .
- ^ Шауэр Н., Штайнхаузер Д., Стрелков С., Шомбург Д., Эллисон Г., Мориц Т., Лундгрен К., Росснер-Тунали У., Форбс М.Г., Уиллмицер Л., Ферни А.Р., Копка Дж. (2005). «Библиотеки ГХ-МС для быстрой идентификации метаболитов в сложных биологических образцах» . Письма ФЭБС . 579 (6): 1332–1337. дои : 10.1016/j.febslet.2005.01.029 . ПМИД 15733837 .
- ^ Копка Дж., Шауэр Н., Крюгер С., Биркемейер С., Усадель Б., Бергмюллер Е., Дорманн П., Векверт В., Гибон Ю., Ститт М., Уиллмицер Л., Ферни А.Р., Штайнхаузер Д. (2005). « [электронная почта защищена] : База данных метаболома Голма» . Биоинформатика . 21 (8): 1635–1638. doi : 10.1093/биоинформатика/bti236 . hdl : 20.500.11850/33179 . ПМИД 15613389 .
- ^ Стремель Н., Хаммель Дж., Эрбан А., Страсбург К., Копка Дж. (2008). «Пороги индекса удерживания для сопоставления соединений при составлении профиля метаболитов ГХ-МС». Журнал хроматографии Б. 871 (2): 182–190. дои : 10.1016/j.jchromb.2008.04.042 . ПМИД 18501684 .
- ^ Хаммел Дж., Стремель Н., Селбиг Дж., Вальтер Д., Копка Дж. (2010). «Дерево решений поддерживает прогнозирование субструктуры метаболитов на основе профилей ГХ-МС» . Метаболомика . 6 (2): 322–333. дои : 10.1007/s11306-010-0198-7 . ПМЦ 2874469 . ПМИД 20526350 .