正確で精密なメタボロミクス表現型のための単一ポイントキャリブレーションを用いた分析エラー削減

複数の代謝物のために選択されたプラットフォームの最適でない性能と機器のドリフトによって引き起こされる分析エラーは、大規模なメタボロミクス研究における主要な問題です。特に、メタボロミクス内で一般的に使用されているMSベースの方法においては、適切なラベル付けされた内部標準やキャリブレーション標準が無ければ、分析データの質を制御することが難しいのです。本論文では、プールキャリブレーションサンプルと複数の内部標準戦略を使用して、分析エラーの有意な削減のためのワークフローを提案します。バッチ間およびバッチ内キャリブレーション技術が適用され、分析エラーが有意に削減され（RSDが20%未満のピークが25%増加）、最終データの統計解析に干渉したり妨げたりしません。