Optimierte Vorverarbeitung von ultrahochleistungs-flüssigkeitschromatographie/massenspektrometrie Urinmetabolomprofilen zur verbesserten Informationswiedergewinnung

Ultrahochleistungs-Flüssigkeitschromatographie gekoppelt mit Massenspektrometrie (UPLC/MS) wurde zunehmend zur Messung von Veränderungen niedrigmolekularer Metaboliten in Biofluiden/Geweben als Reaktion auf biologische Herausforderungen wie Medikamenten-Toxizität und Krankheitsprozesse eingesetzt. Typischerweise zeigen Proben eine hohe Variabilität in der Konzentration, und die abgeleiteten Metabolprofilen weisen eine heteroskedastische Rauschstruktur auf, die durch eine zunehmende Varianz als Funktion der höheren Signalintensität gekennzeichnet ist. Diese Quellen experimenteller und instrumenteller Rausch bedeuten eine substanzielle Komplikation für die Informationswiedergewinnung bei der Verwendung statistischer Werkzeuge. Wir wenden mehrere Vorverfahrensverfahren an und vergleichen diese und führen ein statistisches Fehlermodell ein, um diese bioanalytischen Komplexitäten zu berücksichtigen. Insbesondere wurden die Verwendung von Gesamtintensität, medianer Faltungssatz, lokal gewichtete Streudiagrammschmierung und Quantilnormalisierungen zum Reduzieren der extraneous Varianz, die durch Probenverdünnung induziert wird, verglichen. Wir zeigen, dass die UPLC/MS-Peakintensitäten von Urinproben linear auf variable Probenverdünnung im Intensitätsbereich reagieren sollten. Während alle vier untersuchten Normalisierungsmethoden angemessen gut abschnitten, um die durch Verdünnung induzierte Variation von Urinproben in Abwesenheit biologischer Variation zu reduzieren, ist die mediane Faltungssatznormalisierung am wenigsten durch biologisch relevante Änderungen in den Mischkomponenten beeinträchtigt und somit vorzuziehen. Darüber hinaus war die Anwendung einer anschließenden log-basierten Transformation erfolgreich in der Stabilisierung der Varianz im Hinblick auf die Peakintensität, was den vorherrschenden Einfluss von multiplikativem Rauschen in den Peakintensitäten von UPLC/MS-abgeleiteten Metabolprofil-Datensätzen bestätigt. Wir zeigen, dass varianze Stabilisationstransformation und Normalisierung kritische Vorverarbeitungsschritte sind, die die Wiedergewinnung metabolischer Informationen aus solchen Datensätzen bei der Anwendung weit verbreiteter chemometrischer Methoden erheblich profitieren können.