Detailansicht
Semi-automated comparison and alignment of LC-HRMS data from different metabolomics experiments
Stefan Koch
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Computational Science
Betreuer*in
Rainer Schuhmacher
DOI
10.25365/thesis.57401
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17292.12897.886668-6
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die retrospektive und vergleichende Analyse von LC-HRMS (Flüssigchromatographie mit hochauflösender Massenspektrometrie-Kopplung) Chromatogrammen unterschiedlicher biologischer und/oder analytischer Experimente ist von besonderem Interesse, da diese eine beträchtliche Menge an Informationen enthalten können, die über den Umfang der ursprünglichen Auswertung hinausgehen. Die vergleichende Analyse von LC-HRMS-Chromatogrammen wird jedoch durch einige Faktoren, wie beispielsweise der Verschiebungen der Retentionszeit (Rt) und des Masse-zu-Ladungs-Verhältnisses (m/z), erschwert. Zusätzlich führt die Bildung unterschiedlicher Ionenspezies über mehrere Experimente hinweg zu einem erheblichen Mehraufwand in der Datenprozessierung, der von aktuellen Softwareprogrammen nicht genügend beachtet wird. In der vorliegenden Arbeit wurde das neuartige Softwaretool MetMatch entwickelt, das für den Vergleich von LC-HRMS-Chromatogrammen verwendet werden kann. Die auszuwertenden Chromatogramme werden mit einer als Referenz dienenden Liste an Messergebnissen verglichen und auf diese abgebildet. Konstante Verschiebungen in der m/z Dimension werden automatisch erkannt und korrigiert. Sowohl die lineare als auch die nichtlineare Korrektur von Rt Verschiebungen werden durch einen schnellen, iterativen Algorithmus erkannt und entsprechend korrigiert. Dieser basiert auf der Beobachtung, dass Metabolite, die ähnliche Rt-Werte innerhalb einer Messung zeigen, im Normalfall stark korrelierte Rt-Verschiebungen zwischen Messungen aufweisen. Darüber hinaus kann MetMatch die Bildung verschiedener Ionenspezies berücksichtigen. Die entwickelte Software bietet eine komfortable graphische Benutzeroberfläche, die eine einfache Optimierung und Überprüfung aller Verarbeitungsschritte ermöglicht.
Abstract
(Englisch)
Retrospective and comparative statistical analysis of LC-HRMS (liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry) chromatograms of separate biological experiments is of particular interest since they hold a considerable amount of information that can be used to investigate aspects beyond the scope of their initial acquisition. However, shifts and drifts in retention times (Rt) and mass to charge ratio values (m/z) or the formation of different ion species caused by the limited stability of instrument parameters are big obstacles for the comparative analysis of LC-HRMS chromatograms. Several algorithms and software tools have been proposed to address this problem, but many of them suffer from severe drawbacks such as incorrectly modeling drifts and shifts, complex user interaction and long run times. In the presented thesis, the novel software tool MetMatch has been developed, which is intended to be used for the comparison of LC-HRMS chromatograms. Chromatograms are matched to a feature list, which can be created manually or by processing one or multiple datafiles that serve as the reference. Constant shifts in m/z are automatically detected and corrected. Both linear and non-linear Rt shift correction is achieved using a fast, iterative algorithm based on the observation that metabolites/compounds exhibiting similar Rt values within a measurement usually share analogous Rt shifts between measurements. Furthermore, MetMatch is able to account for the formation of different ion species during electrospray ionization (ESI). The developed software offers a convenient graphical user interface and diagnostic plots that allow for easy optimization and verification of every processing step.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
feature detection metabolite data matching retention time correction
Schlagwörter
(Deutsch)
Featuredetektion Metabolit Daten Vergleich Retentionszeitkorrektur
Autor*innen
Stefan Koch
Haupttitel (Englisch)
Semi-automated comparison and alignment of LC-HRMS data from different metabolomics experiments
Paralleltitel (Deutsch)
Semi-automatischer Vergleich und Alignment von LC-HRMS Daten aus unterschiedlichen Metabolomics Experimenten
Publikationsjahr
2019
Umfangsangabe
66 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Rainer Schuhmacher
AC Nummer
AC15557161
Utheses ID
50681
Studienkennzahl
UA | 066 | 910 | |