在质谱分析过程中监测和评估仪器性能的质量控制 (QC) 策略对于确保生成的数据的高质量、可重复性和准确性至关重要。

特别是对于代谢组学和脂质组学，传统的 QC 方法通常涉及手动检查数据，这既耗时又主观，容易出现人为错误，并且不适用于具有数百个样本的高通量研究。

太平洋西北国家实验室 (PNNL) 和环境分子科学实验室 (EMSL) 的科学家团队开发了 PeakQC，一种用于质谱数据自动质量控制的新型软件工具。

该研究结果发表在《美国质谱学会杂志》上。

与专注于特定类型分子的现有 QC 工具不同，PeakQC 可以分析来自各种“组学”领域的数据，如蛋白质组学、代谢组学和脂质组学。该软件执行全面和详细的 QC 评估，并与不同的仪器和实验装置配合使用，包括液相色谱和离子迁移谱。

通过提供适用于不同类型的分子和实验设置的自动化质量控制，这款新软件可以帮助研究人员保持数据可靠性并尽早发现问题。这可以提高资源利用效率、提高实验的可重复性，并最终得出更可靠的科学结论。

随着越来越多的研究结合多种“组学”方法，该工具的灵活性使其变得尤为有价值。PeakQC 能够在 EMSL 和 PNNL 内的大型用户项目中收集高质量数据。该工具不仅可以比较多种质谱方法的输出，还可以促进可重复数据的收集。

该软件程序使用先进的算法和机器学习来分析来自各种仪器类型和实验方法的数据，包括数据相关和数据独立的采集模式。

该软件是一款桌面和独立工具，可生成诊断图和指标，而无需依赖其他分子识别工具，而这些工具的设置和使用通常很复杂。它是免费提供的，易于使用，无需安装。下载后，用户可以在自己的设备上启动该工具。

PeakQC 可以使用用户指定的离子或自动检测到的离子来提取质量控制指标。这种方法使其能够精确定位性能问题的具体原因，而不像一些现有的工具只提供一般的质量评估。

PeakQC 为不同“组学”领域提供了一种统一的质量控制方法，代表了质谱数据分析的重大进步。它的开发凸显了在使用质谱进行大规模科学研究中，稳健、自动化的质量控制的重要性日益增加。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：