日本語AIでPubMedを検索
比較アンターゲットメタボロミクスのためのハイスループット血漿NMRプロトコルの比較
A comparison of high-throughput plasma NMR protocols for comparative untargeted metabolomics.
PMID: 32358672 PMCID: PMC7196944. DOI: 10.1007/s11306-020-01686-y.
抄録
はじめに:
核磁気共鳴（NMR）分光法を用いてヒト血漿メタボロームを解析する場合、大規模な研究ではカー・パーセル・マイブーム・ギル（CPMG）法が一般的に用いられています。しかし、このプロセスでは、残留高分子シグナルのために統計解析に支障をきたす可能性があります。さらに、内部標準物質としてトリメチルシリルプロパン酸 (TSP) を使用すると、しばしば定量化の問題が発生し、スペクトルの要約ステップとしてビニングを行うと、代謝物に明確に割り当てられない特徴が生じることがあります。
INTRODUCTION: When analyzing the human plasma metabolome with Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy, the Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) experiment is commonly employed for large studies. However, this process can lead to compromised statistical analyses due to residual macromolecule signals. In addition, the utilization of Trimethylsilylpropanoic acid (TSP) as an internal standard often leads to quantification issues, and binning, as a spectral summarization step, can result in features not clearly assignable to metabolites.
目的:
我々の目的は、サンプル群の比較代謝プロファイルを記述する目的で収集された大規模な血漿コホートのための新しい完全なプロトコルを確立することであった。
OBJECTIVES: Our aim was to establish a new complete protocol for large plasma cohorts collected with the purpose of describing the comparative metabolic profile of groups of samples.
方法:
従来の CPMG 法と、拡散 NMR 法を用いた新しい手法を比較しました。この比較は、限外濾過法をゴールドスタンダードとして、単純なサンプル分類実験で、偏最小二乗-判別分析（PLS-DA）とその結果得られた代謝シグネチャーを用いて、多変量データ解析を行った。さらに、本法の定量化能力を評価した。
METHODS: We compared the conventional CPMG approach to a novel procedure that involves diffusion NMR, using the Longitudinal Eddy-Current Delay (LED) experiment, maleic acid (MA) as the quantification reference and peak picking for spectral reduction. This comparison was carried out using the ultrafiltration method as a gold standard in a simple sample classification experiment, with Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA) and the resulting metabolic signatures for multivariate data analysis. In addition, the quantification capabilities of the method were evaluated.
結果:
適用したLED法は、CPMG法よりも多くの代謝物を検出し、より効率的に高分子シグナルを抑制できることがわかりました。完全なプロトコルは、従来のCPMGアプローチよりも信頼性の高い重要な特徴セットと同様に、分類精度を向上させたPLS-DAモデルを生成することができました。この方法の定量能力を評価した結果、試験した代謝物の大部分について、良好な直線性、回収率、および確立されたアミノ酸アッセイとの一致が得られました。再現性については、すべてのピークの ~85% は、複製サンプルにおいて十分に低い変動係数 (<30%) を有していました。
RESULTS: We found that the LED method applied was able to detect more metabolites than CPMG and suppress macromolecule signals more efficiently. The complete protocol was able to yield PLS-DA models with enhanced classification accuracy as well as a more reliable set of important features than the conventional CPMG approach. Assessment of the quantitative capabilities of the method resulted in good linearity, recovery and agreement with an established amino acid assay for the majority of the metabolites tested. Regarding repeatability, ~ 85% of all peaks had an adequately low coefficient of variation (< 30%) in replicate samples.
結論:
本研究では、代謝バイオマーカー探索の分野において貴重な貢献が期待されるアンターゲット血漿NMRプロトコルを比較検討しました。
CONCLUSION: Overall, our comparison yielded a high-throughput untargeted plasma NMR protocol for optimized data acquisition and processing that is expected to be a valuable contribution in the field of metabolic biomarker discovery.