Comparación de las estrategias de XCMS y MCR-ALS para el análisis de datos de metabolómica por LC-MS. Caso en estudio: arroz expuesto a metales pesados

ALEJANDRO G. GARCÍA REIRIZ; MERITXELL NAVARRO; JOAQUIM JAUMOT; ROMÀ TAULER

La Plata

Congreso; 8vo Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

Asociación Argentina de Química Analítica

En la actualidad sigue siendo un gran desafío el análisis de una forma global de los datos de metabolómica utilizando LC-MS. El principal objetivo de este trabajo es la diferenciación de las muestras de metabolomica de acuerdo al factor bajo evaluación y, por lo tanto, la identificación de potenciales biomarcadores relacionados con esta diferenciación [1-3]. En este trabajo se compara el procesamiento del conjunto de datos de metabolómica obtenidos por LC-MS por el método XCMS [4] con el algoritmo MCR-ALS [5]. Se estudio como es afectado el motaboloma de la planta de arroz (Oryza Sativa Japonica Nipponbare) por exposición a diferentes factores. Se investigaron dos factores categóricos, el tipo de tejido de la muestra (raíz o parte aérea) y el tratamiento con metales (Cd o Cu).El efecto de estos dos factores y sus interacciones fueron estudiados teniendo en cuenta los cromatogramas de iones totales actuales y las áreas de los picos de los metabolitos resueltos por XCMS y MCR-ALS. Además al aplicar métodos quimiométricos se pudo evaluar la diferenciación de las muestras de acuerdo con los factores considerados y, también, la identificación de los principales metabolitos discriminantes para cada factor. Los algoritmos de XCMS y MCR-ALS generaron siempre los mismos resultados en todos los casos considerados a pesar de los diferentes enfoques utilizados para la detección de los picos cromatográficos.Referencias[1] Fukusaki, E., Kobayashi, A. (2005). Journal of Bioscience and Bioengineering, 100, 347.[2] Xiao, J.F., Zhou, B., Ressom, H.W. (2012). TrAC - Trends in Analytical Chemistry, 32, 1.[3] Roessner, U., Luedemann, A., Brust, D., Fiehn, O., Linke, T., Willmitzer, L., Fernie, A.R. (2001). Plant Cell, 13, 11.[4] C.A. Smith, E.J. Want, G. O´Maille, R. Abagyan, G. Siuzdak, Analytical Chemistry 78 (2006) 779.[5] Farrés, M., Piña, B., Tauler, R. (2015). Metabolomics, 11, 210.