識別特性を生物学的疑問への答えに転換

ノンターゲットメタボロミクスにおいて、これまでに見出されたことのない何かを発見するという探求の過程は、結果に到達するための情熱と努力を必要とする真の意味でのチャレンジといえるでしょう。メタボロミクスへのアプローチおよびバイオマーカー発見において最も困難なことは、“識別特性”の複雑な解釈およびその特性を代謝物同定に変換し、生物学的意味を見つけ出すことです。

ノンターゲットメタボロミクスへのアプローチには一般的に、LC-MSデータの統計処理により、同定される可能性のある特性のリストを作成することが含まれます。関心対象の特性に関する情報を確実に入手するためには、サンプルの複数回の注入がしばしば必要となります。最終的にメタボロミクスのデータセットを特定の特性に当てはめることは多くの場合不可能ですが、その理由はデータがアーチファクトに由来するものである、または単にデータから構造が推察できないためです。

ノンターゲットメタボロミクスおよび発見メタボロミクスのためのSCIEXソリューションは、SWATHワークフローのような独自の新しいアプローチにより膨大な量の情報を含む包括的なデータベースを作成することに重点を置いています。しかもそのようにして作成されたデータは、包括的な統計解析法およびデータの簡略化およびデコンボリューションによる代謝物の同定を目的として共同開発されたツールを使用して、繰返しキュレートすることが可能です。

画期的な発見には、画期的な技術革新が必要です。TripleTOF 6600のスピードおよび広いダイナミックレンジとSWATHワークフローの包括的な定量MS/MS能力を、精密なデータ処理ソリューションと組み合わせることで、画期的な発見や技術革新に必要なツールが提供されます。