LiLA: lipid lung-based ATLAS built through a comprehensive workflow designed for an accurate lipid annotation.
LiLA: lipid lung-based ATLAS built through a comprehensive workflow designed for an accurate lipid annotation.
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LiLA：基于脂质肺的ATLAS，通过全面的工作流程构建，旨在进行准确的脂质注释。
DOI：
10.1038/s42003-023-05680-7
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发表时间：
2024-01-05
影响因子：
5.9
通讯作者：
Gonzalez-Riano, Carolina
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Requena, Belen Fernandez;Nadeem, Sajid;Reddy, Vineel P.;Naidoo, Vanessa;Glasgow, Joel N.;Steyn, Adrie J. C.;Barbas, Coral;Gonzalez-Riano, Carolina
准确的脂类注释对于了解脂类在健康和疾病中的作用以及确定治疗靶点至关重要。然而，在非针对性的脂体学研究中，注释生物样品中种类繁多的脂类仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种基于LC-MS和MS/MS策略的脂质注释工作流程，结合了四种生物信息学工具和一棵决策树，以支持对对照组小鼠肺组织中存在的脂质物种进行准确的注释和半定量。拟议的工作流程使我们能够生成基于脂质肺的ATLAS(LILA)，然后使用该ATLAS在两个不同的时间点揭示结核分枝杆菌感染的脂体组特征，以便更深入地了解疾病的进展。这一工作流程与MS/MS数据的手动检查策略相结合，可以增强脂肪组学研究的注释过程，并指导特定样本脂肪组图谱的生成。LILA是一个免费可用的数据资源，可用于未来的研究，以解决小鼠肺组织中的脂类改变。基于LC-MS和MS/MS的工作流程，集成了4个软件工具和一个决策树，实现了对血脂的准确注释和半定量，提供了基于脂肪肺的ATLAS(LILA)。莱拉随后揭示了脂质型结核分枝杆菌感染的特征。
Accurate lipid annotation is crucial for understanding the role of lipids in health and disease and identifying therapeutic targets. However, annotating the wide variety of lipid species in biological samples remains challenging in untargeted lipidomic studies. In this work, we present a lipid annotation workflow based on LC-MS and MS/MS strategies, the combination of four bioinformatic tools, and a decision tree to support the accurate annotation and semi-quantification of the lipid species present in lung tissue from control mice. The proposed workflow allowed us to generate a lipid lung-based ATLAS (LiLA), which was then employed to unveil the lipidomic signatures of the Mycobacterium tuberculosis infection at two different time points for a deeper understanding of the disease progression. This workflow, combined with manual inspection strategies of MS/MS data, can enhance the annotation process for lipidomic studies and guide the generation of sample-specific lipidome maps. LiLA serves as a freely available data resource that can be employed in future studies to address lipidomic alterations in mice lung tissue. An LC-MS and MS/MS-based workflow, integrating 4 software tools and a decision tree, enables accurate annotation and semi-quantification of lipids, providing the Lipid Lung-based ATLAS (LiLA). LiLA then revealed the lipidomic Mtb infection signature.
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