Pourquoi Metabolon
La spectrométrie de masse est une technologie intrinsèquement semi-quantitative et très sensible qui mesure les différences de quantité relative d'un métabolite individuel, exprimées par les variations d'intensité du pic du métabolite dans des échantillons comparatifs. La quantification peut être relative (analysée par rapport à un échantillon de référence) ou absolue (analysée à l'aide d'une méthode de courbe standard).
La normalisation des échantillons en métabolomique est essentielle pour obtenir des informations biologiques précises, mais il faut être prudent en raison de la diversité des structures et des comportements des métabolites. Il existe différentes approches de normalisation, y compris des méthodes qui ajustent :
In untargeted metabolomics, there is no standard method for measuring the total amount of metabolites directly, however, Metabolon has performed extensive analyses supported by publications and found that the abovementioned second approach greatly outperformed other methods.1
"Lors de la normalisation des données métabolomiques, il est important que la méthode corrige de manière appropriée la variation systématique tout en préservant la variation biologique", déclare Greg Michelotti, directeur principal de la stratégie scientifique et translationnelle chez Metabolon.
In a 2018 study, we determined the best way to normalize metabolomics data based on analysis of plasma samples obtained from participants in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS).1 From this cohort, 1,716 samples were analyzed using the Metabolon Global Discovery Panel. Accommodating this many samples required between 13 and 15 instrument runs per arm of the platform.
The resulting analysis measured 1,274 metabolites. Untargeted metabolomics profiling was compared to a separate targeted panel for a subset of metabolites representative of multiple biochemical classes. In this study, we showed that the normalization methods that rely on metabolite-specific adjustments significantly outperformed the methods that make adjustments across each sample, such as total ion count (TIC) normalization.
Dans de nombreux cas, les normalisations basées sur les échantillons ont donné de moins bons résultats que l'absence de normalisation. La correction par la valeur médiane du lot des échantillons expérimentaux (MED) peut donner de bons résultats dans diverses applications : pour chaque métabolite, diviser les surfaces de pic brutes d'un échantillon par la médiane des surfaces de pic brutes de tous les échantillons du même lot d'instruments.
However, suppose one wants to run a very small set and merge it into previous data sets or compare the values in two different data sets. In that case, it is typically better to normalize by bridging control samples (BRDG): for each metabolite, divide the raw peak areas for a given sample by the median of the raw peak areas of the bridging control samples. The main drawback of BRDG is that metabolites that are not present in the bridge samples cannot be normalized.
En savoir plus sur les différentes méthodes de normalisation des données métabolomiques LC/MS
1. Wulff, Jacob E., et Matthew W. Mitchell. "Une comparaison de diverses méthodes de normalisation pour les données métabolomiques LC/MS". Advances in Bioscience and Biotechnology 9.08 (2018) : 339.
Targeted metabolomics can take advantage of absolute quantitation since the panel or assay can be optimized for specific compounds. Optimization improves sensitivity and specificity but sacrifices broad analyte coverage. Absolute quantitation means that the metabolites can be quantitated based on a known quantity using the standard curve method.
A standard curve or calibration curve is a general method for determining the concentration of a substance in an unknown sample by comparing the unknown to a set of standard samples of known concentration. The quantity of metabolites in a sample is reported as a concentration (eg, 21.5 ng/mL). You may want to use absolute quantitation when you want to compare data over time. This type of quantitation is helpful when your biomarker data extends across various studies and batches or comprises diagnostic test data.
Une fois que l'on a pris la mesure de toute la valeur de la métabolomique, la seule question qui reste est la suivante : qui la maîtrise le mieux ? Si de nombreux laboratoires disposent de capacités en matière de profilage métabolique ou de chimie analytique, les technologies de métabolomique complètes sont extrêmement rares.
L'identification précise et impartiale des métabolites à l'échelle de l'ensemble du métabolome pose des défis en matière de rapport signal/bruit que très peu de laboratoires sont en mesure de relever. De plus, la transformation de quantités massives de données en informations exploitables est un processus lent, voire impossible, pour la plupart d'entre eux, car une interprétation correcte nécessite deux éléments qui font défaut : l'expérience et une base de données exhaustive.
Grâce à notre plateforme robuste et à nos outils de visualisation, nos experts sont en mesure de vous en dire plus sur votre molécule et de développer des panels d'essais pour vous aider à obtenir les résultats dont vous avez besoin.
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