Efficient Peak Integration for Metabolomics Data Using Peakintelligence -Application to Single Quadrupole LC-MS data -

Význam tématu

Analýza metabolomických dat vyžaduje rychlou a spolehlivou integraci vysokého počtu chromatografických píků. S rostoucími nároky na objem vzorků a počet analyzovaných sloučenin se manuální nastavení parametrů integrace stává časově náročným a náchylným k chybám operátora.

Cíle a přehled studie

Cílem článku je demonstrovat schopnosti softwaru PeakintelligenceTM pro automatickou integraci píků v LC/MS datech získaných na jednoskvadrupólovém spektrometru. Studie porovnává jeho výkon s tradičním nástrojem Chromatopac při analýze metabolitů v pivě.

Použitá metodika a instrumentace

• Instrumentace: jednoskvadrupólový LC/MS systém Shimadzu
• Softwarový nástroj: PeakintelligenceTM vyvinutý společnostmi Shimadzu a Fujitsu
• Algoritmus: model hlubokého učení přednatrénovaný na 13000 chromatografech s manuálně ověřenými hranami píků

Hlavní výsledky a diskuse

• Automatická integrace nepotřebovala žádné přizpůsobení parametrů, eliminovala variabilitu mezi uživateli
• Při analýze 143 metabolitů v pivě bylo s Chromatopac nesprávně detekováno 19 píků a 12 vyžadovalo manuální zásah
• Peakintelligence snížil počet chyb na 3 nesprávné detekce a 6 manuálních zásahů
• Odhadovaná doba kontroly a korekce se zkrátila z 5,2 min na 1,5 min

Přínosy a praktické využití metody

• Výrazné zkrácení času potřebného k integraci píků
• Snížení pracovní zátěže laboratoře a rizika lidské chyby
• Zvýšení reprodukovatelnosti výsledků bez nutnosti speciální odbornosti

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření aplikace na další typy hmotnostních spektrometrů a multidimenzionální chromatografii
• Využití cloudových řešení pro centralizovaný trénink a aktualizaci modelů
• Integrace s pokročilou datovou analýzou a kazuistickými databázemi pro odhalování nových biomarkerů

Závěr

PeakintelligenceTM představuje efektivní řešení pro automatizovanou integraci chromatografických píků v metabolomických datech. Díky hlubokému učení bez potřeby parametrizace snižuje čas a chybovost analýzy a přispívá k vyšší kvalitě výsledků.

Reference

Hattori T., Kawashima M., Yasuda H., Iida J. Efficient Peak Integration for Metabolomics Data Using PeakintelligenceTM Application to Single Quadrupole LC-MS Data Shimadzu Application News First Edition Jun 2022.