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Met4DX: A Unified and Versatile Data Processing Tool for Multidimensional Untargeted Metabolomics Data

化学 代谢组学 计算生物学 数据科学 生化工程 色谱法 计算机科学 工程类 生物
作者
Yandong Yin,Mingdu Luo,Zheng‐Jiang Zhu
出处
期刊:Journal of the American Society for Mass Spectrometry [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/jasms.4c00290
摘要

Liquid chromatography–mass spectrometry (LC–MS) is a powerful tool in untargeted metabolomics, enabling the high-sensitivity and high-specificity characterization of metabolites. The integration of ion mobility (IM) with LC–MS, known as LC–IM–MS, enhances the analytical depth, facilitating more comprehensive metabolite profiling. However, the complexity of data generated by these technologies presents significant challenges in data processing. Addressing these challenges, we developed Met4DX, a unified and versatile software tool for processing both 3D and 4D untargeted metabolomics data. Met4DX incorporates a new MS1-oriented peak detection approach coupled with our bottom-up assembly algorithm, enabling highly sensitive and comprehensive peak detection in untargeted metabolomics data. Additionally, Met4DX employs a uniform quantification strategy to enhance the precision of peak integration across different samples. The software provides a user-friendly interface that simplifies data processing with default parameter sets, consolidating peak detection, alignment, quantification, and other procedures into a single streamlined workflow. Together, Met4DX offers a comprehensive solution for multidimensional metabolomics data processing, transforming raw data from diverse MS instruments into a final feature table containing quantification and identification results. We postulate Met4DX facilitates metabolite discovery in biological samples by deciphering the complex untargeted metabolomics data. Met4DX is freely available on the Internet (https://met4dx.zhulab.cn/).
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