大規模コホート研究におけるデータ非依存的収集質量分析による全代謝物解析系の確立

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本年度は、本研究課題において最も重要な成果であるデータ解析手法CorrDec（Correlation-based Deconvolution）を論文として報告するため、データの再解析及び論文執筆を行った。CorrDecの手法及び活用方法は、メタボロミクス及び質量分析の主要な学術雑誌であるAnalytical Chemistryに掲載された。CorrDecを活用することで、これまで困難であったDIAデータの詳細な解析が期待される。CorrDecはデータ非依存的収集質量分析（DIA）を解析するために開発した手法であるが、他の分析方法でも活用できる可能性が示唆された。CorrDecを実装しているメタボロミクス統合解析ソフトウェアMS-DIALを改良することで、一般的な液体クロマトグラフィー質量分析手法で取得されたデータであっても、CorrDecを用いて解析できるようになった。本年度は、従来に比べオンラインでのやり取りが増加し、メタボロミクスソサイエティフォーラム、GitHub Issues、メール等を通して様々な研究者からフィードバックを頂いた。全採用期間を通して、CorrDecを開発したことでDIAデータを詳細に解析することができるようになった。化合物同定に必須であるマススペクトルのライブラリを管理するため、オープンソースソフトウェアとしてMS-LIMAを開発し、実際に作成したライブラリを公開した。大規模データを解析するための環境としてMS-DIALを改良した。加えて、MS-DIALの安定化、速度向上、機能追加を通して、ユーザービリティを大幅に向上させた。これら本研究成果は、今後のメタボロミクス研究の一助となることが期待される。