Methodenoptimierung in der Metabolomik Parameter der Peakerkennung spielen eine wichtige Rolle

摘要

Unter”untargeted metabolomics”wird eine Forschungsdisziplin verstanden,welche ohne jede Vorkenntnis signifikante Veranderungen eines Versuchs gegenuber eines Vergleichsansatzes,z. B. mittels Massenspektrometrie,untersucht. Dadurch konnen z. B. Biomarker fur Krankheiten,veranderte Stoffwechsellagen oder bisher unbekannte Stoffwechselprodukte von Arznei-oder Giftstoffen eruiert werden. Der Erfolg solcher Untersuchungen hangt jedoch u. a. von den Einstellungen der Peakerkennungs-Algorithmen ab,von denen einer beispielhaft untersucht,optimiert und spater auch angewendet wurde [1,2]. Mittels Metabolomik werden haufig zwei Gruppen miteinander verglichen. Sucht man Biomarker,die das Auftreten einer Krankheit anzeigen,analysiert man z. B. Blut oder Urin von gesunden sowie von erkrankten Menschen u. a. mittels chro-matograpischer Methoden,die mit einem Massenspektrometer gekoppelt sind [3]. Ein wichtiges Werkzeug,um solche Biomarker zu entdecken,sind Methoden der multivariaten Statistik,die die Varianz aller Peakflachen in einer Reihe von Analysen aufschlusseln und somit entscheidende Veranderungen anzeigen [4]. Bevor man allerdings solche statistischen Methoden anwenden kann,ist die automatische Erkennung relevanter Peaks der Analyse notwendig. Hierfur gibt es Softwarelosungen wie beispielsweise MZmine [5],Metalign [6] oder XCMS [7],welche u. a. Verschiebungen in Retentionszeiten untereinander korrigieren,Peaks als solche erkennen und nach deren Flachenintegration die entsprechenden Werte tabellarisch zusammenfassen,damit sie nachfolgend statistisch ausgewertet werden konnen. Ungewollte Variabilitaten,die durch fehlerhaftes Erkennen oder Integrieren von Peaks entstehen,konnen hierbei die Ergebnisse verfalschen und dazu fuhren,dass wichtige Biomarker nicht erkannt werden. Ziel der hier zusammen-gefassten Untersuchungen war daher diese Peakerkennung zu optimieren und ungewollte Varianzen in diesem Arbeitsschritt zu minimieren. Ausgewahlt fur diese Optimierung wurde XCMS [8-10].