ゴルムメタボロームデータベース

単一実験のレプリカグループにおける相対代謝物濃度

ゴルムメタボロームデータベース（GMD）^[1]^[2]^[3]^[4]は、代謝物プロファイリング実験専用のガスクロマトグラフィー（GC）-質量分析（MS）参照ライブラリであり、注釈なしの質量スペクトルタグ（保持時間付きインデックス付き質量スペクトル情報）の質量スペクトルおよび保持インデックス（RI）情報と、すでに同定されている多数の代謝物および参照物質のデータで構成されています。GMDは、ドイツのポツダムのゴルム地区にあるマックスプランク分子植物生理学研究所でホストされています。

背景

ガスクロマトグラフィー（GC）と質量分析（MS）を組み合わせた技術は、メタボロミクスにおける新規バイオマーカーの大規模スクリーニングおよび発見に適用される最も普及した日常技術の1つです。しかし、植物のメタボロミクスプロファイリング実験で現在測定されているMSTの大部分は、認証された純粋な参照物質が不足していることと、GC-MSによる化合物の同定に必要な質量スペクトルRIライブラリを維持するための費用と時間のかかる作業のために、未だに特定されていません。科学コミュニティ内での分析結果や質量スペクトルおよびRI参照情報などのその他のアプローチ関連の詳細の伝達がますます一般的になっているため、GMDなどの情報交換のためのオープンアクセスプラットフォームが必須となっています。必須の標準がないため、個々の質量スペクトルを比較することは依然として困難です。四重極、イオントラップ、飛行時間などのさまざまな質量検出器技術は無関係とみなすことができますが、温度プログラミング、キャピラリーカラムの種類、カラムメーカーの選択などのクロマトグラフィー設定は、経験的に決定されたRI特性に大きく影響します。したがって、クロマトグラフィーバリアント間での RI プロパティの転送手順は、共有ライブラリの使用に非常に関連しています。GMD は、クロマトグラフィーバリアント間の RI 転送の精度を評価し、経験的に決定された RI プロパティを転送する手段を実装します。^[5] 未確認の MST の分類と識別を目的として、GMD は利用可能な参照化合物の情報にアクセスします。これらの化合物は、教師あり機械学習アプローチとして決定木(DT) を適用するためのデータのトレーニングセットとして機能します。DT トレーニングの前に、構造特徴抽出を適用して GMD の代謝物空間を分類しました。最も頻出するサブ構造の DT ベースの予測は、リンクされた (潜在的に未知の) 代謝物の低解像度 GC-MS 質量スペクトルを、化学部分の有無に関して分類します。^[6] Web ベースのフロントエンドは、ランク付けされたヒットリストによる従来の質量スペクトルと RI の比較、および DT でサポートされる高度なサブ構造予測をサポートしています。バッチ処理は、Simple Object Access Protocol (SOAP) ベースの Web サービスを介して有効になります。一方、Web ベースのデータアクセスサービスは、 Representational State Transfer (ReST) の原則と、 NIST -MSP やJCAMP -DXなどの質量スペクトル標準を適応させた特定のデータベースエンティティを公開します。GMD は、定量的な代謝物プールサイズの変化データを視覚化します。

参照

参考文献

^ Hummel, J.; Strehmel, N.; Bölling, C.; Schmidt, S.; Walther, D.; Kopka, J. (2013). 「Golm メタボロームデータベースを使用した質量スペクトル検索と分析」。植物メタボロミクスハンドブック。p. 321。doi : 10.1002/ 9783527669882.ch18。ISBN 9783527669882。
^ Hummel, Jan; Selbig, Joachim; Walther, Dirk; Kopka, Joachim (2007). 「Golm Metabolome Database: GC-MS ベースの代謝物プロファイリング用データベース」。Nielsen, John; Jewett (編)。Metabolomics。Springer Berlin Heidelberg。pp . 75–96。doi :10.1007/4735_2007_0229。ISBN 978-3-540-74719-2。
^ Schauer N, Steinhauser D, Strelkov S, Schomburg D, Allison G, Moritz T, Lundgren K, Roessner-Tunali U, Forbes MG, Willmitzer L, Fernie AR, Kopka J (2005). 「複雑な生物学的サンプル中の代謝物を迅速に同定するための GC-MS ライブラリ」. FEBS Letters . 579 (6): 1332–1337. doi : 10.1016/j.febslet.2005.01.029 . PMID 15733837.
^ コプカ J、シャウアー N、クルーガー S、ビルケマイヤー C、ウサデル B、バーグミュラー E、ドーマン P、ヴェックワース W、ギボン Y、スティット M、ウィルミッツァー L、ファーニー AR、スタインハウザー D (2005)。「GMD@CSB.DB: ゴルムメタボロームデータベース」。バイオインフォマティクス。21 (8): 1635–1638。土井：10.1093/bioinformatics/bti236。hdl : 20.500.11850/33179。PMID 15613389。
^ Strehmel N、Hummel J、Erban A、 Strassburg K、 Kopka J (2008)。「GC-MS代謝物プロファイリングにおける化合物マッチングの保持指標閾値」。Journal of Chromatography B。871 ( 2): 182–190。doi :10.1016/j.jchromb.2008.04.042。PMID 18501684。
^ Hummel J、Strehmel N、Selbig J、Walther D 、 Kopka J (2010)。「GC-MSプロファイルからの代謝物の決定木サポート部分構造予測」。メタボロミクス。6 ( 2): 322–333。doi : 10.1007 /s11306-010-0198-7。PMC 2874469。PMID 20526350。

外部リンク

GMDウェブサイト

[1] Hummel, J.; Strehmel, N.; Bölling, C.; Schmidt, S.; Walther, D.; Kopka, J. (2013). 「Golm メタボロームデータベースを使用した質量スペクトル検索と分析」。植物メタボロミクスハンドブック。p. 321。doi : 10.1002/ 9783527669882.ch18。ISBN 9783527669882。

[2] Hummel, Jan; Selbig, Joachim; Walther, Dirk; Kopka, Joachim (2007). 「Golm Metabolome Database: GC-MS ベースの代謝物プロファイリング用データベース」。Nielsen, John; Jewett (編)。Metabolomics。Springer Berlin Heidelberg。pp . 75–96。doi :10.1007/4735_2007_0229。ISBN 978-3-540-74719-2。

[3] Schauer N, Steinhauser D, Strelkov S, Schomburg D, Allison G, Moritz T, Lundgren K, Roessner-Tunali U, Forbes MG, Willmitzer L, Fernie AR, Kopka J (2005). 「複雑な生物学的サンプル中の代謝物を迅速に同定するための GC-MS ライブラリ」. FEBS Letters . 579 (6): 1332–1337. doi : 10.1016/j.febslet.2005.01.029 . PMID 15733837.

[4] コプカ J、シャウアー N、クルーガー S、ビルケマイヤー C、ウサデル B、バーグミュラー E、ドーマン P、ヴェックワース W、ギボン Y、スティット M、ウィルミッツァー L、ファーニー AR、スタインハウザー D (2005)。「GMD@CSB.DB: ゴルムメタボロームデータベース」。バイオインフォマティクス。21 (8): 1635–1638。土井：10.1093/bioinformatics/bti236。hdl : 20.500.11850/33179。PMID 15613389。

[5] ^ Strehmel N、Hummel J、Erban A、 Strassburg K、 Kopka J (2008)。「GC-MS代謝物プロファイリングにおける化合物マッチングの保持指標閾値」。Journal of Chromatography B。871 ( 2): 182–190。doi :10.1016/j.jchromb.2008.04.042。PMID 18501684。

[6] ^ Hummel J、Strehmel N、Selbig J、Walther D 、 Kopka J (2010)。「GC-MSプロファイルからの代謝物の決定木サポート部分構造予測」。メタボロミクス。6 ( 2): 322–333。doi : 10.1007 /s11306-010-0198-7。PMC 2874469。PMID 20526350。