[发明专利]一种区分假阳性质谱峰信号且定量校正质谱峰面积的代谢组学方法

摘要

本发明公开了一种区分假阳性质谱峰信号且定量校正质谱峰面积的代谢组学方法。本发明提供代谢组学研究方法，该方法可以有效区分生物来源与非生物来源的质谱峰信号，并对质谱峰信号进行定量评价，排除定量能力(Quantification Performance)较差的质谱峰；通过QC样本稀释建立相对含量校正模型，对质谱峰面积进行校正。该方法最大的特点是有效消除假阳性的质谱峰信号，使代谢组学数据变得可靠，有利于筛选真识的代谢标识物(Biomarkers)。本方法可以针对植物、动物、微生物样本，也可以适合GC‑MS，LC‑MS和CE‑MS的基于质谱平台的代谢组学分析。

主权项

1.一种区分多个待测样本的差异代谢产物的方法，包括如下步骤:1)、制备QC_mix样本、溶剂空白样本、不同稀释倍数QC_mix样本、不同浓缩倍数QC_mix样本、多个待测样本代谢产物样本；所述QC_mix样本为将多个待测样本的代谢产物溶液混匀，得到QC_mix样本；所述代谢产物溶液为由代谢产物和有机溶剂组成或用有机溶剂提取待测样本的代谢产物得到，作为待测样本代谢产物样本；所述溶剂空白样本由内标和所述有机溶剂组成；所述不同稀释倍数QC_mix样本为对所述QC_mix样本进行逐级稀释，得到的不同稀释倍数QC_mix样本；所述不同浓缩倍数QC_mix样本为对所述QC_mix样本进行逐级浓缩，得到的不同浓缩倍数QC_mix样本；所述多个待测样本代谢产物样本为多个待测样本的代谢产物溶液；2)、色谱-质谱联用依次检测步骤1)获得的各样本，所述检测包括如下步骤：(1)对所述溶剂空白样本进行大于等于3次检测，得到溶剂空白样本的大于等于3次的原始质谱数据；(2)对所述QC_mix样本进行大于等于6次检测，得到QC_mix样本的大于等于6次的原始质谱数据；(3)对所述不同稀释倍数QC_mix样本和不同浓缩倍数QC_mix样本按照浓度从小到大的顺序依次检测1次，得到浓度从小到大排列的不同稀释倍数QC_mix样本和不同浓缩倍数QC_mix样本的原始质谱数据；(4)对所述多个待测样本代谢产物样本分别进行1次检测，得到多个待测样本代谢产物样本的原始质谱数据；3)、对步骤2)得到的所有质谱数据进行峰提取和峰对齐，得到所有样本的峰列表矩阵；再用如下(A)-(E)的五步质谱峰过滤规则过滤所述峰列表矩阵中的假阳性峰，得到过滤后质谱峰：(A)选取所述峰列表矩阵中QC_mix样本的大于等于6次检测结果中峰出现频率大于等于80％的峰保留；(B)选取经(A)处理得到的峰中QC_mix样本的大于等于6次检测结果中峰变异性RSD小于20％的峰保留；(C)选取经(B)处理得到的峰中B/S值小于5％的峰保留；B/S值为溶剂空白样本大于等于3次检测结果峰面积平均值比QC_mix样本大于等于6次检测结果峰面积平均值；(D)计算经(C)处理得到的峰中QC_mix不同稀释倍数样本和QC_mix不同浓缩倍数样本的峰面积与各样本对应的相对浓度指数的pearson相关系数r，选取0.7<r<0.99的峰保留；所述QC_mix不同稀释倍数样本和QC_mix不同浓缩倍数样本对应的相对浓度指数按照如下包括如下步骤的方法获得：将所述QC_mix不同稀释倍数样本和所述QC_mix不同浓缩倍数样本中浓度最小的样本赋予相对浓度指数为X，根据下面公式1计算其余浓度样本的相对浓度指数y，得到所有QC_mix不同稀释倍数和QC_mix不同浓缩倍数的相对浓度指数；公式1：样本相对浓度指数y＝该样本相对于浓度最小样本的浓度倍数*Xx为不为0的数值；(E)将经(D)处理得到的0.7<r<0.99的质谱峰进行手动校正对齐积分错误的数据点，实现消除假阳性质谱峰；4)、将步骤3)的E得到的所述过滤后质谱峰的峰面积和其对应的相对浓度指数建立回归模型；再将每个所述待测样本的代谢产物的质谱图峰面积分别代入回归模型进行校正和归一化，得到每个待测样本的相对浓度指数；所述回归模型包括线性回归模型、二项式回归模型、对数回归模型、指数回归模型和/或复合回归模型；5)、对所有待测样本的相对浓度指数进行多变量或单变量统计分析，找到多个待测样本的差异代谢产物。