Mass spectrometry-based metabolomics: a guide for annotation, quantification and best reporting practices

代谢组学 代谢组 质谱法 色谱法 计算机科学 碎片(计算) 计算生物学 化学 代谢物 生物 生物化学 操作系统
作者
Saleh Alseekh,Asaph Aharoni,Yariv Brotman,Kévin Contrepois,John C. D’Auria,Jan Ewald,Jennifer C. Ewald,Paul D. Fraser,Patrick Giavalisco,Robert D. Hall,Matthias Heinemann,Hannes Link,Jie Luo,Steffen Neumann,Jens Nielsen,Leonardo Perez de Souza,Kazuki Saito,Uwe Sauer,Frank C. Schroeder,Stefan Schuster,Gary Siuzdak,Aleksandra Skirycz,Lloyd W. Sumner,M Snyder,Huiru Tang,Takayuki Tohge,Yulan Wang,Weiwei Wen,Si Wu,Guowang Xu,Nicola Zamboni,Alisdair R. Fernie
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:18 (7): 747-756 被引量:564
标识
DOI:10.1038/s41592-021-01197-1
摘要

Mass spectrometry-based metabolomics approaches can enable detection and quantification of many thousands of metabolite features simultaneously. However, compound identification and reliable quantification are greatly complicated owing to the chemical complexity and dynamic range of the metabolome. Simultaneous quantification of many metabolites within complex mixtures can additionally be complicated by ion suppression, fragmentation and the presence of isomers. Here we present guidelines covering sample preparation, replication and randomization, quantification, recovery and recombination, ion suppression and peak misidentification, as a means to enable high-quality reporting of liquid chromatography- and gas chromatography-mass spectrometry-based metabolomics-derived data.
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