Unsupervised methods in LC-MS data treatment: application for potential chemotaxonomic markers searchстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 8 апреля 2022 г.
Аннотация:Комбинация жидкостной хроматографии и масс-спектрометрии (ЖХ-МС) обычно используется для определения и идентификации биологически активных соединений из-за ее высокого разрешения и чувствительности. В этой работе мы исследуем интерпретацию ЖХ-МС данных с использованием алгоритмов многомерного статистического анализа для извлечения полезной химической информации и выявления кластеров похожих образцов. Образцы листьев 19 растений семейства Apiaceae были проанализированы в унифицированных условиях ЖХ методом масс-спектрометрии высокого и низкого разрешения в режиме сканирования в широком диапазоне. Предварительная обработка данных ЖХ-МС выполнялась с последующим статистическим анализом с использованием тензорного разложения в форме параллельного факторного анализа (PARAFAC); развертка тензора с последующим анализом методом главных компонент (PCA), анализом независимых компонент (ICA), неотрицательной матричной факторизацией (NMF); или ненаправленным выбором признаков (UFS). Было найдено оптимальное число компонент для каждого из этих методов, и результаты сравнивались с использованием четырех различных показателей: оценки силуэт индекса, индекса Дэвиса-Боулдина, времени вычислений, количества шумовых компонент. Было обнаружено, что PCA, ICA и UFS дают лучшие результаты по большинству критериев для данных как с низким, так и с высоким разрешением. Предложен алгоритм выбора сигналов биомаркеров, и 23 потенциальных хемотаксономических маркера были предварительно идентифицированы с использованием МС2 данных. Построенные дендрограммы сравнивали с молекулярным филогенетическим деревом путем вычисления попиксельной среднеквадратичной ошибки (MSE). Таким образом, предлагаемый подход может быть использован в хемотаксономических исследованиях и дать ценную химическую информацию для открытия биомаркеров.