Dimanche 20 Juillet 2008
CEA
Association des matrices d’auto-corrélation à la spectrométrie de masse à ultra-haute résolution pour l’identification des signaux discriminants en analyse métabolomique.
Anal Chem, (2008), 80, 4918-32.
CEA
Une stratégie reposant sur l’utilisation conjointe de matrices d’auto-corrélation et de la spectrométrie de masse à ultra-haute résolution a été développée pour accélérer l’identification des signaux discriminants issus des analyses métabolomiques par spectrométrie de masse.
L’identification des signaux discriminants issus des analyses métabolomiques par spectrométrie masse à pression atmosphérique reste une étape limitante de ce type d’approche. En effet, le nombre important de signaux mis en évidence par les analyses statistiques multivariées et l’absence de bases de données spectrales fournies pour cette technique concourent à rendre cette étape longue et fastidieuse. Les données issues de la spectrométrie de masse présentent une forte redondance d’information du fait qu’un métabolite ne produit pas un mais plusieurs signaux consécutivement à la formation d’adduits avec les anions ou les cations présents dans le milieu ou à sa fragmentation spontanée dans la source. En postulant que des ions issus d’un même métabolite ont les même temps de rétention chromatographique et qu’ils évoluent de façon similaire en réponse à un phénomène biologique, il est possible, en corrélant le jeu de donné avec lui-même de mettre en évidence l’information redondante: les coefficients de corrélation entre les signaux issus d’une même molécule seront généralement proches de l’unité. Appliquée aux résultats d’une étude effectuée par une équipe du SPI sur les urines de 20 rats avant et après exposition au phénobarbital (PB), cette stratégie a permis de supprimer plus de 50% de la redondance du signal et d’identifier 14 métabolites du PB, dont certains n’ont jamais été décrits, grâce à la spectrométrie de masse à ultra-haute résolution .
Légende figure :
Exemple d’une matrice d’autocorrélation construite à partir de 71 variables discriminantes. Les variables (couple masse – temps de rétention (m/z-Tr)) sont extraites d’une étude métabolomique réalisée sur les urines de 20 rats analysées par UPLC-ESI/TOF en mode positif. La représentation graphique de la matrice montre ces variables classées par ordre d’élution croissant en abscisse et en ordonnée, et chaque pixel renvoi le coefficient de corrélation (r) entre deux variables selon le codage couleur présenté sur la droite. La construction de la matrice impose une symétrie par rapport à sa diagonale qui correspond à la corrélation d’une variable avec elle-même d’où un coefficient de corrélation égal à 1. La redondance est visualisable par la formation d’amas regroupant des pixels correspondant à des r élevés autour de cette diagonale, la proximité des pixels témoignant de l’élution rapprochée de ces variables.
Werner E, Croixmarie V, Umbdenstock T, Ezan E, Chaminade P, Tabet JC, Junot C.(2008). Mass spectrometry-based metabolomics: accelerating the characterization of discriminating signals by combining statistical correlations and ultrahigh resolution. Anal Chem., 80, 4918-32.