用于代谢组学的准确、全自动 NMR 谱分析
人工智能
2017-02-08 v3 计算工程、金融与科学
定量方法
摘要
许多疾病会导致人体生物流体中出现的小分子（即代谢物）浓度发生显著变化，这意味着此类疾病通常可通过个人的“代谢谱”轻易检测出来。该信息可从生物流体的 NMR 谱中提取。目前，这一过程通常由受过训练的人类专家手动完成，导致其速度相对缓慢、成本高昂且易出错。本文介绍了一种名为 Bayesil 的工具，它能够快速、准确且自主地根据一维氢核磁共振（1D1H NMR）谱生成复杂生物流体（如血清或脑脊液）的代谢谱。这需要首先执行若干谱处理步骤，然后将所得谱图与包含各相关代谢物“特征指纹”的参考化合物库进行匹配。其中许多步骤采用了新颖算法，而我们的匹配步骤将谱图匹配视为概率图模型中的推断问题，从而快速近似出最可能的代谢谱。我们对多种复杂混合物的广泛研究表明，Bayesil 能够自主且准确地找到所有 NMR 可检测代谢物的浓度（识别正确率约 90%，定量误差约 10%），在单个 CPU 上耗时不到 5 分钟。这些结果表明，Bayesil 是首个 fully-automatic（全自动）且公开可用的系统，能有效提供定量 NMR 谱分析，其准确度达到或超过了受过训练的专家的水平。我们预期该工具将开启高通量代谢组学时代，并促成 NMR 在临床环境中的丰富新应用。网址：http://www.bayesil.ca。
引用
@article{arxiv.1409.1456,
title = {Accurate, fully-automated NMR spectral profiling for metabolomics},
author = {Siamak Ravanbakhsh and Philip Liu and Trent Bjorndahl and Rupasri Mandal and Jason R. Grant and Michael Wilson and Roman Eisner and Igor Sinelnikov and Xiaoyu Hu and Claudio Luchinat and Russell Greiner and David S. Wishart},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.1456},
year = {2017}
}