IDSL.IPA Characterizes the Organic Chemical Space in Untargeted LC/HRMS Data Sets.
IDSL.IPA Characterizes the Organic Chemical Space in Untargeted LC/HRMS Data Sets.
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DOI：
10.1021/acs.jproteome.2c00120
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发表时间：
2022-06-03
影响因子：
4.4
通讯作者：
Barupal, Dinesh Kumar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Baygi, Sadjad Fakouri;Kumar, Yashwant;Barupal, Dinesh Kumar
关键词：
从LC/HRMS数据中生成全面和高保真的代谢组学数据矩阵对于人群规模的大型研究来说仍然是极具挑战性的（2010年）。在这里，我们提出了一种新的数据处理管道，即固有峰分析（IDSL）。IPA) R包（https://ipa.idsl.me）生成专门用于有机化合物的此类数据矩阵。IDSL。IPA管道包括1)识别单个质谱中潜在的12C和13C离子对2)使用新的灵敏和通用的方法检测和表征色谱峰，进行质量校正，峰平滑，3)通过动态保留指数标记方法校正保留时间和来自多个样本的交叉参考峰；4)使用m/z和保留时间的参考数据库注释峰；5)使用并行计算峰检测和校准步骤来加速数据处理，用于更大规模的研究。该管道已成功地评估了200-1,600个样本的研究。通过从大型研究的非靶向LC/HRMS数据集中特异性地分离出高质量和可靠的含碳化合物信号，IDSL。IPA为在人群规模的代谢组学和暴露组学项目中发现新的生物学见解提供了新的机会。该软件包可在R CRAN存储库中获得，地址为https://cran.r-project.org/package=IDSL.IPA。
Generating comprehensive and high-fidelity metabolomics data matrices from LC/HRMS data remains to be extremely challenging for population-scale large studies (n > 200). Here, we present a new data processing pipeline, the Intrinsic Peak Analysis (IDSL.IPA) R package (https://ipa.idsl.me) to generate such data matrices specifically for organic compounds. The IDSL.IPA pipeline incorporates 1) identifying potential 12C and 13C ion pairs in individual mass spectra 2) detecting and characterizing chromatographic peaks using a new sensitive and versatile approach to perform mass correction, peak smoothing, baseline development for local noise measurement and peak quality determination 3) correcting retention time and cross-referencing peaks from multiple samples by a dynamic retention index marker approach and 4) annotating peaks using a reference database of m/z and retention time and 5) accelerating data processing using a parallel computation of the peak detection and alignment steps for larger studies. This pipeline has been successfully evaluated for studies ranging from 200–1,600 samples. By specifically isolating high quality and reliable signals pertaining to carbon-containing compounds in untargeted LC/HRMS datasets from larger studies, IDSL.IPA opens new opportunities for discovering new biological insights in the population-scale metabolomics and exposomics projects. The package is available in the R CRAN repository at https://cran.r-project.org/package=IDSL.IPA.
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