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Os espectros de 1H RMN da urina podem gerar conjuntos de dados ricos em informações que oferecem insights importantes sobre muitos fenômenos biológicos e bioquímicos. No entanto, a qualidade e a utilidade desses insights podem ser profundamente afetadas por como os espectros de RMN são processados e interpretados. Por exemplo, se os espectros de RMN forem incorretamente referenciados ou alinhados de forma inconsistente, a identificação de muitos compostos será incorreta. Se os espectros de RMN forem mal posicionados ou se a correção de linha de base estiver com falhas, as concentrações estimadas de muitos compostos estarão sistematicamente enviesadas. Além disso, como a RMN permite a medição de concentrações que variam até cinco ordens de magnitude, vários problemas podem surgir com a análise de dados. Por exemplo, sinais originados dos metabólitos mais abundantes podem se mostrar os menos biologicamente relevantes, enquanto sinais provenientes dos metabólitos menos abundantes podem se revelar os mais importantes, mas os mais difíceis de medir com precisão e exatidão. Como resultado, uma série de técnicas de processamento de dados, como escalonamento, transformação e normalização são frequentemente necessárias para abordar essas questões. Portanto, o processamento adequado de dados de RMN é um passo crítico para extrair corretamente informações úteis em qualquer estudo metabolômico baseado em RMN. Nesta revisão, destacamos a importância, vantagens e desvantagens de diferentes etapas de processamento espectral de RMN que são comuns à maioria dos estudos metabolômicos baseados em RMN da urina. Essas etapas incluem: referência de deslocamento químico, correção de fase e linha de base, alinhamento espectral, agrupamento espectral, escalonamento e normalização. Também fornecemos um conjunto de recomendações para as melhores práticas em relação ao processamento espectral e de dados para estudos metabolômicos baseados em RMN de biofluidos, com foco particular na urina.
Emwas et al. (Mon,) investigaram essa questão.