3.23. Metabolome 2024
- データセットカテゴリ
Metabolome
- 概要
約 73,000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
- 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
人数
NMR
NMR (Bruker: 600MHz),CryoProbe SampleJet69,129LC-MS/G-Met v1
C18 column: UHPLC-Q-TOF/MS (Waters: Synapt G2-Si),HILIC column: HPLC-Q-FT/MS (Thermo Fisher Scientific: QExactive)1,264
LC-MS/G-met v2
HPLC-Q-FT/MS (Thermo Fisher Scientific: QExactive)
2,969
LC-MS/T-Met
UHPLC-MS/MS (Thermo Fisher Scientific: TSQ Quantiva)
2,362
LC-MS/kit180
UHPLC-MS/MS (Waters: Xevo TQ-S)
1,482
LC-MS/kit500
UHPLC-MS/MS (Waters: Xevo TQ-XS)
13,822
GC-MS/T-Met
GC-MS/MS (Shimadzu: TQ8040)
4,606
- 検体の年齢・BMI分布 (non pregnant)
カテゴリ
年齢分布
BMI分布
全体
NMR
LC-MS/G-Met v1
LC-MS/G-met v2
LC-MS/T-Met
LC-MS/kit180
LC-MS/kit500
GC-MS/T-Met
- 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。
- 食後時間プロットについて
食後の血漿中代謝物濃度の変化 (血漿中濃度は メタボローム2024データセット を使用)。 60代の参加者のうち、採取から処理、保存まで同日に行われたサンプルのみを使用。 食後時間が10時間を超える参加者については、10<グループに含めた。 食後時間が不明な参加者については、"Unknown"グループに含めた。各食後時間グループの時間幅は、サンプル数が50以上となるまで、食後幅を30分づつ増加させることによって決定した。 この条件が達成できない代謝物については、0-5、5-10、10< の3群で表記した。
- Metabolic index について
メタボローム2024データセット の代謝物濃度を用いて、年齢と性別で層別化した指標を作成した。 データは、妊婦を除き、採取から処理、保存まで同日のサンプルについてのみを分析した。 年齢は5歳ずつ13グループに分け、80歳以上は他のグループと比べて人数が少なくなりすぎないように1グループにまとめた。
- jMorp Web サイトにおける掲載ページ