Bioinformatics Tools for Mass Spectroscopy-Based Metabolomic Data Processing and Analysis.
Bioinformatics Tools for Mass Spectroscopy-Based Metabolomic Data Processing and Analysis.
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DOI：
10.2174/157489312799304431
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发表时间：
2012-03
影响因子：
4
通讯作者：
Tomita M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sugimoto M;Kawakami M;Robert M;Soga T;Tomita M
人们越来越多地使用组学方法以整体的方式研究生物系统，以提供对不同细胞成分集合的定量和定性描述。在组学方法中，代谢组学涉及小分子或代谢物的定量全局分析，正被广泛用于探索生命系统，如细胞器、细胞、组织、器官和整个生物体在不同生理和病理条件下的动态响应。这项技术现在经常用于一些应用，包括基础和临床研究、农业、微生物学、食品科学、营养学、制药研究、环境科学和生物燃料的开发。在可用于执行此类分析的多种分析平台中，核磁共振和质谱法已开始占主导地位，这是由于可以使用这些技术生成高分辨率和大型数据集。必须处理和分析这些研究产生的大型多维数据集，以使这些数据有意义。因此，生物信息学工具对于有效处理庞大的数据集、表征检测到的信号以及对齐多个数据集及其特征至关重要。本文提供了一个国家的最先进的数据处理工具的概述，并回顾了一系列最近的报告就这个问题。介绍了数据转换、预处理、比对、归一化和统计分析等方法，并对它们的优缺点进行了比较，以指导读者。
Biological systems are increasingly being studied in a holistic manner, using omics approaches, to provide quantitative and qualitative descriptions of the diverse collection of cellular components. Among the omics approaches, metabolomics, which deals with the quantitative global profiling of small molecules or metabolites, is being used extensively to explore the dynamic response of living systems, such as organelles, cells, tissues, organs and whole organisms, under diverse physiological and pathological conditions. This technology is now used routinely in a number of applications, including basic and clinical research, agriculture, microbiology, food science, nutrition, pharmaceutical research, environmental science and the development of biofuels. Of the multiple analytical platforms available to perform such analyses, nuclear magnetic resonance and mass spectrometry have come to dominate, owing to the high resolution and large datasets that can be generated with these techniques. The large multidimensional datasets that result from such studies must be processed and analyzed to render this data meaningful. Thus, bioinformatics tools are essential for the efficient processing of huge datasets, the characterization of the detected signals, and to align multiple datasets and their features. This paper provides a state-of-the-art overview of the data processing tools available, and reviews a collection of recent reports on the topic. Data conversion, pre-processing, alignment, normalization and statistical analysis are introduced, with their advantages and disadvantages, and comparisons are made to guide the reader.
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影响因子：
--
作者：
Byrnes RW;Cotter D;Maer A;Li J;Nadeau D;Subramaniam S
通讯作者：
Subramaniam S
DOI：
10.1093/bioinformatics/btr079
发表时间：
2011-04-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Brown M;Wedge DC;Goodacre R;Kell DB;Baker PN;Kenny LC;Mamas MA;Neyses L;Dunn WB
通讯作者：
Dunn WB
DOI：
10.1089/15362310260256882
发表时间：
2002-01-01
期刊：
OMICS A Journal of Integrative Biology
影响因子：
--
作者：
Aharoni, Asaph;De Vos, C. H. Ric;Goodenowe, Dayan B.
通讯作者：
Goodenowe, Dayan B.
影响因子：
5.8
作者：
Bellew, Matthew;Coram, Marc;McIntosh, Martin
通讯作者：
McIntosh, Martin
影响因子：
10
作者：
Bothwell, John H. F.;Griffin, Julian L.
通讯作者：
Griffin, Julian L.