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J-GLOBAL ID：201002260980607806   整理番号：10A1072293

MI-パック 正確な質量及び代謝経路の統合による質量スペクトルの代謝産物同定の信頼性の増大

MI-Pack: Increased confidence of metabolite identification in mass spectra by integrating accurate masses and metabolic pathways

著者 (3件)： WEBER Ralf J.M. (Centre for Systems Biology, Univ. of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, GBR) ,  VIANT Mark R. (Centre for Systems Biology, Univ. of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, GBR) ,  VIANT Mark R. (School of Biosciences, Univ. of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, GBR)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 104  号： 1  ページ： 75-82  発行年： 2010年11月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 代謝産物の同定(MI)はメタボロミクスにおいて中心的重要性をもつが,その理由はそれが新たな知識を提供するからである。高分解能質量分析計で検出された数千ものピークの自動的同定は現在のところ不可能であり,それは主として有限の質量の正確さと,一つまたはそれ以上の経験式に一つのピークを帰属することの複雑さに起因する。生体試料は,しかしながらランダムな代謝混合物からなるものではないが,数千の化合物からなる代わりに特殊な化学変化に関係する。それらの変換の予備的生物知識が代謝物同定の精度を改善し得るかどうかを評定した。本研究の同定アルゴリズム(それは推定的に代謝生産物を名前により同定するためにKEGGデータベースと代謝物相互関連を用いる)は,KEGGから導かれる基質-生成物対の間の既知の経験的式の差異にピークの対に対する実験-経験式の差異をマッピングすることに基き,変換マッピング(TM)と名付けた。同定精度を最大化するため,実験ピーク対差異に関連する質誤差表面を計算するため新しい半自動化法も開発した。質量誤差表面をもつTMアルゴリズムを,シミュレーテド及び実験データセットを用いて代謝物同定の誤正及び誤負率の計算により詳しく認定した。単一ピークバイピーク基底での正確な質量を探索するデータベースの通常の同定法を比較し,TMアルゴリズムを四重以上の同定の誤正率を低下させるが,最小誤負率は維持する。質量誤差表面,代謝物名の推定同定,並びに誤正及び誤負率の計算は集合的に進展し,そのトピックの関連研究の改善を認める。代謝経路の形での予備的生物知識の包含は,より正確な代謝物同定の道筋を提供すると結論した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 解析 ,  *代謝産物 ,  質量分析計 ,  *質量スペクトル ,  代謝経路 ,  同定 ,  質量 ,  アルゴリズム ,  データ処理
準シソーラス用語： メタボロミクス

分類 (4件)： 代謝一般  (EB02030C) ,  質量スペクトル(分子)  (BH06100V) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  その他の物質の物理分析  (CC03100M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 質量 ,  代謝経路 ,  統合 ,  質量スペクトル ,  代謝産物 ,  同定