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J-GLOBAL ID：202002218744316209   整理番号：20A2367798

UPLC-MSに基づく非標的メタボロミクスの改良検出と同定戦略【JST・京大機械翻訳】

An improved detection and identification strategy for untargeted metabolomics based on UPLC-MS

著者 (7件)： Hou Yuanlong (Key Laboratory of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China) ,  He Dandan (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China) ,  Ye Ling (Guangdong Provincial Key Laboratory of New Drug Screening, Biopharmaceutics, School of Pharmaceutical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, 510515, China) ,  Wang Guangji (Key Laboratory of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China) ,  Zheng Qiuling (Key Laboratory of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China) ,  Zheng Qiuling (Department of Pharmaceutical Analysis, College of Pharmacy, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China) ,  Hao Haiping (Key Laboratory of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, Tongjiaxiang #24, Nanjing, Jiangsu, 210009, China)
資料名： Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis  (Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis)
巻： 191  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0876A  ISSN： 0731-7085  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： 非標的メタボロミクスは代謝産物の包括的研究を提供し,バイオマーカーの発見を可能にする。試料調製,クロマトグラフィー分離および生データ処理法の改良は,メタボローム被覆を大きく増強する。さらに,データベース依存ソフトウェア同定も必須であり,その際,同定信頼度を高め,下流生物学的分析に利益を与える。ここでは,UPLC-MSに基づく非標的メタボロミクスのための改良検出と同定戦略を開発した。本研究では,異なる代謝産物の化学的性質を考慮して試料調製を最適化した。クロマトグラフィー分離を2つの異なるカラムにより行い,MS検出を代謝物の異なる極性に関して正及び負のイオンモードで行った。収集したデータの特性に従って,2つの一般的に使用されるデータベース,HMDBとMETLINに基づくフラグメントシミュレーションとMS/MSライブラリ検索を含む改良同定と評価戦略を開発した。そのような組合せは,異なるデータベースから情報を統合し,フラグメンテーション,生物源,および機能の合理性を包括的に考慮することによって,同定信頼度を強化することを狙った。さらに,ディシジョンツリー解析とラボ開発データベースも,データ処理を助け,同定信頼度を強化するために導入した。最後に,開発した戦略の実現可能性を,肥満マウスと対照の肝臓サンプルによって確証した。238の代謝産物を正確に検出し,その後のバイオマーカー発見と下流経路分析に有益であった。したがって,開発した戦略は,非標的メタボロミクスにおける代謝産物の同定精度および確認を著しく促進した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： イオン ,  最適化 ,  シミュレーション ,  信頼度 ,  データベース ,  被覆 ,  クロマトグラフィー ,  代謝産物 ,  試料調製 ,  フラグメンテーション ,  データ処理 ,  ソフトウェア ,  *バイオマーカー
準シソーラス用語： *メタボロミクス ,  メタボローム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非標的メタボロミクス ,  UPLC-MS ,  フラグメントシミュレーション ,  MS/MSライブラリ探索

分類 (5件)： 質量分析  (CC03013N) ,  数値計算  (JE02000J) ,  液体クロマトグラフィー  (CC04014L) ,  薬物の分析  (GV01040Q) ,  生体物質一般  (EB02010G)

タイトルに関連する用語 (5件)： UPLC-MS ,  標的 ,  メタボロミクス ,  同定 ,  戦略