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Base de datos del metaboloma de Golm

espectro de masas de referencia GMD Perfil de un único metabolito en réplicas de diferentes experimentos. Perfil de todos los metabolitos en un solo experimento. concentraciones...

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espectro de masas de referencia GMD
Perfil de un único metabolito en réplicas de diferentes experimentos.
Perfil de todos los metabolitos en un solo experimento.
concentraciones relativas de metabolitos en los grupos de réplica de un mismo experimento

La base de datos del metaboloma de Golm ( GMD ) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] es una biblioteca de referencia de cromatografía de gases (GC)-espectrometría de masas (MS) dedicada a experimentos de perfilado de metabolitos y comprende información de espectros de masas e índices de retención (RI) para etiquetas de espectros de masas no anotadas (MST, información de espectros de masas con índices de tiempo de retención adjuntos) junto con datos de multitud de metabolitos y sustancias de referencia ya identificados. La GMD está alojada en el Instituto Max Planck de Fisiología Molecular Vegetal en el distrito de Golm de Potsdam , Alemania.

Fondo

La cromatografía de gases (GC) acoplada a la espectrometría de masas (MS) es una de las tecnologías de rutina más extendidas aplicadas al cribado a gran escala y al descubrimiento de nuevos biomarcadores en metabolómica . Sin embargo, la mayoría de los MST medidos actualmente en experimentos de perfilado metabolómico de plantas permanecen sin identificar debido a la falta de sustancias de referencia puras autenticadas y al costoso y laborioso esfuerzo que supone mantener las bibliotecas de índices de refracción (IR) de espectros de masas necesarias para la identificación de compuestos mediante GC-MS. Dado que la comunicación de resultados analíticos y otros detalles relacionados con el método, como la información de referencia de espectros de masas e IR dentro de la comunidad científica, es cada vez más popular, las plataformas de acceso abierto para el intercambio de información, como GMD, son obligatorias. Debido a la falta de estándares obligatorios, sigue siendo difícil comparar espectros de masas individuales. Si bien las diferentes tecnologías de detección de masas, a saber, cuadrupolo , trampa de iones y tiempo de vuelo , pueden considerarse irrelevantes, los parámetros de cromatografía, como la programación de temperatura, el tipo de columna capilar y la elección del fabricante de la columna, afectan en gran medida a las propiedades de IR determinadas empíricamente. Los procedimientos para la transferencia de propiedades RI entre variantes cromatográficas son, por lo tanto, altamente relevantes para el uso de una biblioteca compartida. El GMD evalúa la precisión de la transferencia de RI entre variantes cromatográficas e implementa medios para transferir propiedades RI determinadas empíricamente. [ 5 ] Con el objetivo de clasificar e identificar MST no identificados, el GMD accede a la información sobre compuestos de referencia disponibles. Estos compuestos sirven como conjunto de datos de entrenamiento para aplicar árboles de decisión (DT) como un enfoque de aprendizaje automático supervisado . Se aplicó la extracción de características estructurales para clasificar el espacio de metabolitos del GMD antes del entrenamiento de DT. Las predicciones basadas en DT de las subestructuras más frecuentes clasifican los espectros de masas GC-MS de baja resolución del metabolito vinculado (potencialmente desconocido) con respecto a la presencia o ausencia de las fracciones químicas. [ 6 ] El frontend basado en web admite la comparación convencional de espectros de masas e RI mediante listas de resultados clasificadas, así como la predicción avanzada de subestructuras con soporte de DT. El procesamiento por lotes se habilita mediante servicios web basados ​​en el Protocolo simple de acceso a objetos (SOAP), mientras que los servicios de acceso a datos basados ​​en la web exponen entidades de base de datos específicas que adaptan los principios de la transferencia de estado representacional (ReST) y los estándares de espectrometría de masas como NIST -MSP y JCAMP -DX. El GMD visualiza datos cuantitativos sobre los cambios en el tamaño del conjunto de metabolitos.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Hummel, J.; Strehmel, N.; Bölling, C.; Schmidt, S.; Walther, D.; Kopka, J. (2013). "Búsqueda y análisis de espectros de masas utilizando la base de datos del metaboloma de Golm". The Handbook of Plant Metabolomics . p.  321. doi : 10.1002/9783527669882.ch18 . ISBN 9783527669882.
  2. ↑ Hummel, Jan; Selbig, Joachim; Walther, Dirk; Kopka, Joachim (2007). "The Golm Metabolome Database: a database for GC-MS based metabolite profiling". En Nielsen, John; Jewett (eds.). Metabolomics . Springer Berlin Heidelberg. pp. 75–96 . doi : 10.1007/4735_2007_0229 . ISBN  978-3-540-74719-2.
  3. ↑ Schauer N, Steinhauser D, Strelkov S, Schomburg D, Allison G, Moritz T, Lundgren K, Roessner-Tunali U, Forbes MG, Willmitzer L, Fernie AR, Kopka J (2005). "Bibliotecas GC-MS para la identificación rápida de metabolitos en muestras biológicas complejas" . FEBS Letters . 579 (6): 1332– 1337. doi : 10.1016/j.febslet.2005.01.029 . PMID 15733837 . 
  4. ^ Kopka J, Schauer N, Krueger S, Birkemeyer C, Usadel B, Bergmuller E, Dormann P, Weckwerth W, Gibon Y, Stitt M, Willmitzer L, Fernie AR, Steinhauser D (2005). "GMD@CSB.DB: la base de datos del metaboloma de Golm" . Bioinformática . 21 (8): 1635–1638 . doi : 10.1093/bioinformatics/bti236 . hdl : 20.500.11850/33179 . PMID 15613389 . 
  5. ↑ Strehmel N, Hummel J, Erban A, Strassburg K, Kopka J (2008). "Umbrales del índice de retención para la coincidencia de compuestos en el perfilado de metabolitos GC-MS". Journal of Chromatography B . 871 (2): 182– 190. doi : 10.1016/j.jchromb.2008.04.042 . PMID 18501684 . 
  6. ↑ Hummel J, Strehmel N, Selbig J, Walther D, Kopka J (2010). "Predicción de subestructuras de metabolitos a partir de perfiles GC-MS mediante árboles de decisión" . Metabolomics . 6 ( 2): 322– 333. doi : 10.1007/s11306-010-0198-7 . PMC 2874469. PMID 20526350 .  
  • Sitio web de GMD