Nat. Commun.|中科院上海有机所朱正江研究员团队使用SCIEX TripleTOF开发代谢...

2019年4月3日 中科院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心的朱正江研究员课题组最新学术成果正式发表在《自然通讯》杂志 (以下简称Nature Communications)，详细介绍了新一代非靶向代谢组学代谢物结构鉴定算法和软件MetDNA。

图1 朱正江研究员课题组最新发表在Nature Communications上的文章

Metabolic reaction network-based recursive metabolite annotation for untargeted metabolomics, Nature Communications volume 10, Article number: 1516 (2019)

https://www.nature.com/articles/s41467-019-09550-x.pdf

文献初探

近年来，基于LC-MS的非靶向代谢组学的研究越来越多，但是面临的最大挑战就是如何去大规模、准确地鉴定高分辨质谱数据中小分子代谢物的化学结构。针对这一挑战，中科院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心的朱正江研究员课题组开发出了一款小分子代谢物化学结构鉴定算法—MetDNA（一款创新的软件，以下简称MetDNA）。它能大规模地提高小分子代谢物结构鉴定的数量和覆盖度，并且不需要依赖一个特别完备的代谢物标准品二级数据库。目前，该工作已经发表在国际著名期刊Nature Communications杂志上（图1），并且这款软件已经可以在网络上供非商业免费使用：http://metdna.zhulab.cn/。

在代谢反应网络中，代谢物与其成对反应的相邻代谢物有着相似的化学结构，因此它们的二级质谱图也有一定的相似性。MetDNA基于这样一个原则，先通过一个小的二级质谱数据库对代谢物进行鉴定，将鉴定到的代谢物作为种子，然后利用这些种子代谢物的实验二级质谱图去注释与它成对反应的相邻代谢物，循序递进，进行递归的注释分析（图2）。

图2 MetDNA的工作原理和基本流程

（图片来源：Nature Communications杂志）

MetDNA具有很强的实用性，即使是基于不同的LC-MS仪器平台，不同的数据采集模式（IDA/DIA）采集的各种生物样本的质谱数据，都能在一次实验中累积注释到大约2000个代谢物结果（图3）。此外，MetDNA还可以用于多组学的研究，比如将代谢组学与转录组学有机的结合起来分析等。

图3 不同样本中注释到的代谢物数目

（图片来源：Nature Communications杂志）