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Nat Microbiol | 微生物世界的新視角:microbeMASST質譜工具揭示微生物代謝網絡

2024-02-08科學

引言

在探索微觀世界的奧秘中, 微生物代謝組學 扮演著至關重要的角色。它不僅有助於我們理解微生物如何影響我們的環境,還揭示了它們在人類健康中的作用。然而,盡管近年來技術有了顯著進步,我們仍面臨著一些挑戰,尤其是在未靶向代謝物鑒定方面。2024年2月5日 NATURE MICROBIOLOGY (IF 28.3)發文「 microbeMASST: a taxonomically informed mass spectrometry search tool for microbial metabolomics data 」探討了微生物代謝組學的挑戰與機遇,並介紹一個創新的質譜搜尋工具—— microbeMASST ,它如何透過MS/MS碎片模式將代謝物連結到微生物。

微生物代謝物的鑒定對於深入理解微生物在生態系中的作用至關重要。 透過精確地辨識這些代謝物,科學家可以揭示微生物如何參與物質迴圈、影響環境健康,以及它們在人類生活中的潛在套用。然而,現有技術在未靶向代謝物鑒定方面存在限制。 盡管質譜技術已經取得了顯著進展,但由於數據庫覆蓋不全、鑒定精度有限等問題,大量微生物代謝物仍然無法被準確辨識

面對這些挑戰,microbeMASST的開發應運而生。 它是一個基於質譜技術的搜尋工具,旨在透過MS/MS碎片模式將代謝物連結到微生物。利用超過60,000種微生物單培養的數據庫,microbeMASST能夠辨識已知和未知的MS/MS譜圖,並將它們與相應的微化石相關聯 。這一工具的開發,不僅為微生物代謝物的鑒定提供了新的解決方案,也為研究微生物在生態和人類健康中的作用開辟了新的途徑。

microbeMASST的創新之處在於其 能夠處理復雜的生物樣本中的MS/MS數據,並透過獨特的演算法快速準確地匹配數據庫中的譜圖。這一工具的套用,將極大地提高微生物代謝物鑒定的效率和準確性,推動微生物代謝組學的發展。


microbeMASST工具

microbeMASST利用了超過60,000種微生物單培養的數據庫,為科研人員提供了一個強大的質譜搜尋工具。這一工具的主要特點在於其獨特的演算法,能夠快速準確地將MS/MS數據與數據庫中的微生物代謝物進行匹配。

數據庫的廣泛覆蓋: 覆蓋了廣泛的微生物種類,包括細菌、真菌等,使其能夠支持多樣化的研究需求。

高效的搜尋能力: 透過最佳化的演算法,microbeMASST能夠在短時間內完成大量數據的搜尋和匹配,極大地提高了研究效率。

microbeMASST 搜尋工具和參考數據庫 (Credit: NATURE MICROBIOLOGY


數據庫的構建與管理

數據庫是microbeMASST工具的核心。其構建和管理過程涉及到精細的策劃和持續的更新,確保了工具的準確性和實用性。

收集和策劃MS/MS數據: 透過與國際合作夥伴合作,收集來自世界各地的微生物單培養的MS/MS數據。這些數據經過嚴格的質素控制和策劃,以確保其準確性和可靠性。

數據庫的更新和維護: 隨著科學研究的發展,新的微生物代謝物被不斷發現。microbeMASST的數據庫也會定期進行更新,以包含最新的研究成果,保持其領先地位。

microbeMASST可以辨識小鼠和人類數據集中的微生物 MS/MS譜圖 (Credit: NATURE MICROBIOLOGY


使用microbeMASST

準備數據與搜尋參數設定

使用microbeMASST之前,準備適當的MS/MS數據是首要步驟。此外,合理設定搜尋參數對於最佳化搜尋結果至關重要。

數據準備: 確保MS/MS數據質素是關鍵。數據應來自可靠的實驗,並經過適當的預處理,如雜訊過濾和基線校正。

搜尋參數設定: 調整搜尋參數以匹配特定的實驗條件和目標。包括 質素公差、碎片匹配策略和數據庫選擇等 。合理的參數設定可以顯著提高搜尋精度和效率。

搜尋過程與結果解讀

成功準備數據並設定搜尋參數後,接下來的步驟是執行搜尋過程並解讀結果。

步驟: 上傳MS/MS數據到microbeMASST平台;輸入或選擇預先設定的搜尋參數;啟動搜尋過程,並等待結果生成。

結果解讀: 搜尋完成後,平台將提供詳細的結果報告,包括 代謝物鑒定、微生物資訊和相關的生物資訊學分析 。正確解讀這些資訊對於深入理解微生物代謝物的作用至關重要。

結果的套用與影響

microbeMASST所生成的結果具有廣泛的套用潛力,尤其在微生物生態學和人類健康領域。

微生物生態學套用: 透過鑒定微生物代謝物及其生產者,科研人員可以更好地理解微生物在自然環境中的作用和相互作用,進而揭示微生物群落的結構和功能動態。

人類健康研究: 微生物代謝物在人類健康中扮演著重要角色。microbeMASST的結果可以幫助科學家發現新的生物標誌物,為疾病預防和治療提供新的策略。

未來研究方向的啟示: 此外,microbeMASST的套用結果還可能指引新的研究方向,包括開發新的抗生素、理解微生物對環境汙染物的降解機制等。

microbeMASST在微生物代謝組學中的創新與挑戰

microbeMASST作為一種先進的質譜搜尋工具,在微生物代謝組學領域中引起了廣泛關註。它透過獨特的技術創新和面對的挑戰,為未來的研究方向提供了新的啟示。

microbeMASST相比其他質譜搜尋工具的最大創新之處在於其 獨特的數據庫架構和搜尋演算法

基於分類資訊的搜尋機制: microbeMASST利用了超過60,000種微生物單培養的數據庫,這個龐大的數據庫不僅包含了豐富的MS/MS譜圖,還細致地標註了每個譜圖對應的微生物分類資訊。這使得microbeMASST能夠根據譜圖的匹配程度推斷出代謝物可能的微生物來源,極大地提高了搜尋的準確性和效率。

使用者友好的界面和強大的數據處理能力: 除了強大的數據庫和演算法,microbeMASST還提供了易於使用的界面,使得使用者能夠輕松上傳和分析自己的MS/MS數據。同時,它的後端支持快速處理大量數據,滿足了高通量實驗的需求。

盡管microbeMASST在技術上取得了顯著的進步,但仍然面臨著一系列挑戰。

數據覆蓋面的擴充套件: 當前數據庫雖然已經包含了超過60,000種微生物的MS/MS數據,但仍有大量微生物代謝物尚未被發現或記錄。未來,數據庫的持續更新和擴充將是一個持續的挑戰,需要全球科研人員的共同努力和貢獻。

演算法最佳化和精準度提高: 隨著數據庫的不斷擴大,如何最佳化搜尋演算法以提高搜尋速度和準確性,將是microbeMASST需要面對的技術挑戰之一。同時,提高演算法對復雜樣本中微量代謝物檢測的靈敏度也十分關鍵。

未來版本的改進: 基於使用者反饋和技術發展,microbeMASST將不斷進行叠代更新。包括但不限於增加新的功能、改進使用者介面、擴充套件數據庫內容等。


在探索微生物代謝組學的奧秘中,microbeMASST工具的開發與套用標誌著這一領域的一個重要進步。 隨著microbeMASST數據庫的不斷豐富和演算法的不斷最佳化,這一工具將能夠支持更加復雜、深入的微生物代謝物研究,推動未知代謝物的發現和功能解析。


Q&A

如何最佳化microbeMASST的搜尋效果?

最佳化microbeMASST搜尋效果的關鍵在於準確設定搜尋參數和準備高質素的MS/MS數據。

選擇合適的質素公差: 根據質譜儀的精度設定合理的前體和碎片質素公差,可以提高搜尋的準確性。

使用高質素的數據: 確保MS/MS數據清晰,雜訊低,這將直接影響到匹配的質素。

利用高級搜尋功能: microbeMASST提供了多種高級搜尋功能,如模糊匹配,可以幫助解決復雜樣本的分析問題。

microbeMASST能處理哪些類別的MS/MS數據?

microbeMASST設計之初就考慮到了廣泛的適用性,能夠處理多種來源和類別的MS/MS數據。

不同來源的數據: 無論是自然樣品還是實驗室培養的微生物樣本,只要是MS/MS數據,均可透過microbeMASST進行分析。

不同類別的數據: 包括但不限於LC-MS/MS(液相色譜-質譜/質譜)數據,無論是正離子模式還是負離子模式。




原文連結

https://www.nature.com/articles/s41564-023-01575-9

Zuffa S, Schmid R, Bauermeister A, et al. microbeMASST: a taxonomically informed mass spectrometry search tool for microbial metabolomics data. Nat Microbiol. 2024;9(2):336-345. doi:10.1038/s41564-023-01575-9


責編 |探索君

排版|探索君

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