ADAP-GC 3.0: Improved Peak Detection and Deconvolution of Co-eluting Metabolites from GC/TOF-MS Data for Metabolomics Studies.
ADAP-GC 3.0: Improved Peak Detection and Deconvolution of Co-eluting Metabolites from GC/TOF-MS Data for Metabolomics Studies.
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DOI：
10.1021/acs.analchem.6b02222
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发表时间：
2016-09-06
影响因子：
7.4
通讯作者：
Du X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ni Y;Su M;Qiu Y;Jia W;Du X
ADAP-GC是一种自动计算管道，用于非靶向的、基于gc - ms的代谢组学研究。它将原始质谱数据作为输入，并执行一系列数据处理步骤，包括构建提取的离子色谱图，检测色谱峰特征，共洗脱化合物的反卷积以及跨样品的化合物排列。尽管从原始版本到2.0版本在提取代谢物信息用于鉴定和定量方面的准确性有所提高，但aap - gc 2.0需要对许多参数进行适当的规范，并且在提取低浓度化合物信息方面存在困难。为了克服这两个限制，开发了ADAP-GC 3.0，以提高化合物检测的鲁棒性和灵敏度。在本文中，我们报告了这些目标是如何实现的，并将ADAP-GC 3.0与代谢组学社区广泛使用的其他三种软件工具（包括ChromaTOF， AnalyzerPro和AMDIS）进行了比较。
ADAP-GC is an automated computational pipeline for untargeted, GC-MS-based metabolomics studies. It takes raw mass spectrometry data as input and carries out a sequence of data processing steps including construction of extracted ion chromatograms, detection of chromatographic peak features, deconvolution of co-eluting compounds, and alignment of compounds across samples. Despite the increased accuracy from the original version to version 2.0 in terms of extracting metabolite information for identification and quantitation, ADAP-GC 2.0 requires appropriate specification of a number of parameters and has difficulty in extracting information of compounds that are in low concentration. To overcome these two limitations, ADAP-GC 3.0 was developed to improve both the robustness and sensitivity of compound detection. In this paper, we report how these goals were achieved and compare ADAP-GC 3.0 against three other software tools including ChromaTOF, AnalyzerPro, and AMDIS that are widely used in the metabolomics community.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btt414
发表时间：
2013-10-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Kessler N;Neuweger H;Bonte A;Langenkämper G;Niehaus K;Nattkemper TW;Goesmann A
通讯作者：
Goesmann A
影响因子：
7.4
作者：
Lommen, Arjen
通讯作者：
Lommen, Arjen
影响因子：
5.8
作者：
Neuweger, Heiko;Albaum, Stefan P.;Goesmann, Alexander
通讯作者：
Goesmann, Alexander
影响因子：
7.4
作者：
Hiller, Karsten;Hangebrauk, Jasper;Schomburg, Dietmar
通讯作者：
Schomburg, Dietmar
影响因子：
10
作者：
Bothwell, John H. F.;Griffin, Julian L.
通讯作者：
Griffin, Julian L.