3.16. Metabolome 2022

データセットカテゴリ

Metabolome

概要

約 53,000人の日本人血漿サンプルのメタボローム解析データ

参考文献

  • Koshiba et al. [9]

  • Saigusa et al. [10]

  • Saigusa et al. [11]

解析対象

血漿

検体数, 解析プラットフォーム

カテゴリ

解析プラットフォーム

検体数

NMR
NMR (Bruker: 600MHz),
CryoProbe SampleJet
54,956
(非妊婦: 40,529, 妊婦: 14,427, 二次調査: 4,599)

LC-MS/G-Met v1
C18 column: UHPLC-Q-TOF/MS (Waters: Synapt G2-Si),
HILIC column: HPLC-Q-FT/MS (Thermo Fisher Scientific: QExactive)

1,266

LC-MS/G-met v2

HPLC-Q-FT/MS (Thermo Fisher Scientific: QExactive)

2,972

LC-MS/T-Met

UHPLC-MS/MS (Thermo Fisher Scientific: TSQ Quantiva)

2,365

LC-MS/kit180

UHPLC-MS/MS (Waters: Xevo TQ-S)

1,483 (二次調査: 579)

LC-MS/kit500

UHPLC-MS/MS (Waters: Xevo TQ-S, TQ-XS)

9,231 (二次調査: 1,338)

GC-MS/T-Met

GC-MS/MS (Shimadzu: TQ8040)

4,611 (二次調査: 646)
検体の年齢・BMI分布 (non pregnant)

カテゴリ

年齢分布

BMI分布

全体

 ../../_images/age-sex.dodge.jMorp2022.all.nonPregnant.n40529.png ../../_images/BMI-sex.dodge.jMorp2022.all.nonPregnant.n40529.png

NMR

 ../../_images/age-sex.dodge.NMR__TCN.nonPregnant.n40529.png ../../_images/BMI-sex.dodge.NMR__TCN.nonPregnant.n40529.png

LC-MS/G-Met v1

 ../../_images/age-sex.dodge.LC-MS.G-Met.v1__TCOZ.nonPregnant.n1266.png ../../_images/BMI-sex.dodge.LC-MS.G-Met.v1__TCOZ.nonPregnant.n1266.png

LC-MS/G-met v2

 ../../_images/age-sex.dodge.LC-MS.G-Met.v2__TCI.nonPregnant.n2972.png ../../_images/BMI-sex.dodge.LC-MS.G-Met.v2__TCI.nonPregnant.n2972.png

LC-MS/T-Met

 ../../_images/age-sex.dodge.LC-MS.T-Met__TCL.nonPregnant.n2365.png ../../_images/BMI-sex.dodge.LC-MS.T-Met__TCL.nonPregnant.n2365.png

LC-MS/kit180

 ../../_images/age-sex.dodge.LC-MS.T-Met.Kit180__TCB.nonPregnant.n1483.png ../../_images/BMI-sex.dodge.LC-MS.T-Met.Kit180__TCB.nonPregnant.n1483.png

LC-MS/kit500

 ../../_images/age-sex.dodge.LC-MS.T-Met.Kit500__TCM.nonPregnant.n9231.png ../../_images/BMI-sex.dodge.LC-MS.T-Met.Kit500__TCM.nonPregnant.n9231.png

GC-MS/T-Met

 ../../_images/age-sex.dodge.GC-MS.T-Met__TCS.nonPregnant.n4611.png ../../_images/BMI-sex.dodge.GC-MS.T-Met__TCS.nonPregnant.n4611.png
代謝物IDに関するルール

本データセットに収録されている代謝物には TCx123456 のような形式の代謝物IDが割り振られています。 先頭2文字 (TC) は ToMMo Compound ID (TC-ID) の略です。 3文字目は代謝物の測定方法を表しており、次のように分けられています。

プレフィックス

意味

TCN

NMR

TCZ

LC-MS G-Met metabolome in HILIC mode ver.1 using HPLC

TCI

LC-MS G-Met metabolome in HILIC mode ver.2 using UHPLC

TCO

LC-MS G-Met metabolome in C18 mode using UHPLC

TCL

LC-MS T-Met metabolome

TCB

LC-MS T-Met metabolome in kit180

TCM

LC-MS T-Met metabolome in kit500

TCS

GC-MS T-Met metabolome

最後の 6 桁は、各データソース内の代謝物ごとに割り振られた番号です。 MS メタボロームでは、データソースをさらにポジティブモードとネガティブモードに分けることができます。 500,000 未満の場合、代謝物はネガティブモードで検出されたものであり、 それ以外の場合はポジティブモードで検出された代謝物であることを表します。

NMR 自動定量の精度について

代謝物濃度は、複数の回帰モデルを用いて NMR スペクトルから自動的に推定されています。 専門家が注意深く計算した 1,000 以上の濃度データを元に、各代謝物に対して線形回帰モデルとニューラルネットワークモデルを構築しました。 構築されたモデル群から R 二乗 (R2) の値を評価指標として、最も性能の良いモデルを選択しました。 推定濃度の信頼性は次のような 4 段階にスコア化されています: 「3つ星（★★★）」「2つ星（★★☆）」「1つ星（★☆☆）」「星無し（☆☆☆）」 各々のスコアはそれぞれ R2 値 >0.9、>0.7、>0.6、<0.6 に対応します。 なお、このプロトコルでは自動推定後の濃度が 10SD を超えるものが外れ値として定義され、各化合物から除外されています。

Hypoxanthine および Inosine に関する補足

Hypoxanthine (TCN000044, TCI006689, TCS000091, TCO501589, TCZ000947) および Inosine (TCN000045, TCI010703) の濃度値は、 検体取得からバイオバンクでの検体処理までの保存時間に強く依存するため、 この2つの代謝物に関しては、検体取得当日に処理された検体以外を除外しています。

jMorp Web サイトにおける掲載ページ