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J-GLOBAL ID：201902263446260162   整理番号：19A1805073

メタボロミクスデータの生物学的に一貫した注釈【JST・京大機械翻訳】

Biologically Consistent Annotation of Metabolomics Data

著者 (7件)： Alden Nicholas (Department of Chemical and Biological Engineering, Tufts University) ,  Krishnan Smitha (Department of Chemical and Biological Engineering, Tufts University) ,  Porokhin Vladimir (Department of Computer Science, Tufts University) ,  Raju Ravali (Biogen Idec, Massachusetts, United States) ,  McElearney Kyle (Biogen Idec, Massachusetts, United States) ,  Gilbert Alan (Biogen Idec, Massachusetts, United States) ,  Lee Kyongbum (Department of Chemical and Biological Engineering, Tufts University)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 89  号： 24  ページ： 13097-13104  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 代謝産物のアノテーションは,液体クロマトグラフィー-質量分析(LC-MS)に基づく非標的代謝における主要な課題である。代謝産物同定のための現在の金標準は,同じ装置で分析され,実験試料と同じ方法を用いて,検出された特徴に適合することである。しかし,このアプローチを大規模データセットに適用するには実質的な挑戦がある。一つの広く使われているアノテーション手法は,代謝産物のマッチングのための参照データベースにおけるスペクトルライブラリを探索することである。しかしながら,このアプローチはこれらのライブラリの不完全なカバレッジによって制限される。代替計算アプローチは,検出された特徴をそれらの質量と予測されたフラグメンテーションパターンに基づいて候補化学構造に適合させることである。残念ながら,これらのアプローチの両方は,単一の特徴を持つ複数のアイデンティティに適合することができる。別の問題は,異なるツールからのアノテーションがしばしば不一致することである。本論文では,データベース検索とin silicoフラグメンテーション分析からの結果を組み合わせ,代謝モデルにより捕捉されたサンプルに対する関連生物学的文脈にこれらの結果を結びつける,生物学的Consient Ansection(BioCAn)と名付けた新しいLC-MSデータアノテーション法を提示した。CHO細胞試料の分析によりこの方法の有用性を実証した。BioCAnの性能をいくつかの現在利用可能なアノテーションツールに対して評価し,BioCAnアノテーションの精度を高純度分析標準を用いて検証した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 代謝産物 ,  代謝 ,  データベース ,  フラグメンテーション ,  LC-MS分析 ,  金 ,  *アノテーション ,  計算
準シソーラス用語： in silico ,  データベース検索 ,  アイデンティティ ,  化学構造 ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  大規模データセット ,  *メタボロミクス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 質量分析  (CC03013N) ,  各種分析法一般  (CC08010X)

タイトルに関連する用語 (3件)： メタボロミクス ,  生物学 ,  注釈