CN109616397A - 质谱方法和maldi-tof质谱仪 - Google Patents
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Abstract
存在多个用于将MALDI‑TOF数据归一化的标准方法，但是它们不能充分地补偿观察到的技术变化。本发明提供了一种用于MALDI‑TOF质谱数据的改善的归一化方法。通过强度轮廓归一化来实现本发明，其中，举例来说：1.首先，为每个单独的频谱形成强度轮廓，并且该强度轮廓描述了不同质量范围内强度值的统计分布。2.然后，为频谱的整体形成平均参考轮廓。3.最后，变换各个频谱，使得它们的强度轮廓对应于参考轮廓。
Description
技术领域
本发明涉及一种评估MALDI-TOF质谱数据以分析来自生物样品的大分子的质谱方法以及MALDI-TOF质谱仪。
背景技术
在基质辅助激光电离/解吸飞行时间(MALDI-TOF)质谱分析中，用基质溶液涂覆适当制备的生物组织样品，并将其在真空中暴露于激光辐射(参见Caprioli RM、Farmer TB和Gile J.,Molecular imaging of biological samples:Localization of peptides andproteins using MALDI-TOF MS,Analytical Chemistry,69(23):4751–4760,1997.doi:10.1021/ac970888i)。在该过程中，生物大分子被电离并从组织中提取。电离的大分子通常具有正电荷。离子在电场中加速并由检测器记录。m/z值(即电离分子的质荷比)可以根据离子从组织到检测器的飞行时间来确定，其本身根据电离激光脉冲和检测器信号确定。作为m/z值的函数的记录离子的相对数量(频谱强度)表示质谱。假设分子的单个正电离，则m/z值与电离分子的质量相同。分子的质量以道尔顿(Da)给出，道尔顿(Da)为原子质量单位(amu)的倍数(1Da＝1amu)。
在从生物组织切片获取MALDI-TOF质谱数据时，获得了关于组织样品的蛋白质结构的大量信息。同时，测量受到许多可能的干扰，其可能导致畸变从而损坏获得的信息。即使在相同的测量条件下，这些干扰的变化也相对较高，因此几次测量的结果通常只能在有限的范围内进行比较。如果在不同的实验室或不完全相同的条件下进行测量，则通常不可能进行比较。
存在许多用于校正这种干扰和归一化MALDI-TOF数据的标准方法，但是它们都不能够充分地补偿观察到的技术变化。此外，缺乏客观且易于应用的基准来评估可以比较两种不同测量的范围。
在测量数据中经常观察到的技术变化的影响包括关于测量的频谱强度的系统差异。即使在仔细控制的实验条件下也会出现这种差异，并且使得两次测量的比较评估更加困难。在许多情况下，用于校正这些强度差异的传统方法是不适当的。
针对m/z值的测量强度仅表示相对于彼此的相对值，并且这些仅在单一的频谱中是可比较的。复杂的解吸和电离过程意味着在两个频谱之间的绝对强度测量的差异很大，这就是MALDI-TOF频谱通常在进一步评估之前被归一化的原因。最常用的归一化是总离子计数(TIC)和中值归一化(参见例如，Deininger SO,Cornett DS,Paape R,Becker M,Pineau C,Rauser S,Walch A,Wolski E.,Normalization in MALDI-TOF imagingdatasets of proteins:Practical considerations,Analytical and BioanalyticalChemistry,401(1):167–181,2011.doi:10.1007/s00216-011-4929-z,以及Deininger SO,Wolski E.,Normalization of mass spectra acquired by mass spectrometricimaging,2011,欧洲专利申请EP 2 388 797(A1))。
利用迄今提出的所有归一化，频谱的所有强度乘以公共因子，该公共因子是针对每个频谱单独确定的。然而在实践中，观察到导致两个频谱中的不同绝对强度的影响在质量轴的不同区域中具有不同的效果。归一化不能补偿这些差异，因此基于质量区域，存在各个频谱的强度水平的显著差异。不同质量范围的各个频谱(频谱1和频谱2)之间的强度水平的这种差异的示例在图1a、图1b和图1c中示出。
这些归一化方法参照对于所有频谱选为相同的任意参考值来变换频谱(例如在中值归一化的情况下，中值＝1)。因此，归一化总是单独地应用于每个频谱，与相同测量或进一步测量的其他频谱无关。
相反，术语“交叉归一化”指定变换两个或更多个频谱的变换，使得它们在特定特征方面尽可能相似或可比较，而无需为此设置外部参考点。因此，仅能对频谱的整体执行交叉归一化。
在中值归一化的示例之后，例如，当两个频谱各自乘以因子使得强度的中值对应于原始中值的平均值时，也可以使用术语交叉归一化。然而，当然，这种形式的交叉归一化与通常的中值归一化相比没有任何优势。
发明内容
本发明所基于的目的在于为MALDI-TOF质谱数据(特别是对于测量的频谱强度)创建更好地归一化方法。
为了实现该目的，该方法使用权利要求1的措施。在此，提出了一种用于使用MALDI-TOF质谱仪分析生物样品中的大分子(例如肽)的质谱方法，其中质谱数据(特别是频谱的频谱强度)利用强度轮廓归一化例如通过以下步骤进行归一化：
1首先，为每个单独的频谱形成强度轮廓，并且该强度轮廓描述了不同质量范围内强度值的统计分布。
2然后，为频谱的整体形成平均参考轮廓。
3最后，变换各个频谱，使得它们的强度轮廓对应于参考轮廓。
根据本发明的另一提议，优选地，通过首先指定将频谱的横坐标轴(优选地为质量轴)向子区间I(特别是4至8个相同宽度的区间)的细分来形成频谱的强度轮廓。
有利地，本发明的另一实施例可以提供具有在待指定的区间(0,1)内的p值序列的分位数标度(quantile scale)。
此外，可以想到，分位数标度包含10至20个参考点，它们在区间的端部比在区间的内部更靠近，并且覆盖0.1<p<0.999的范围。
此外，本发明的一个方面可以认为是对于频谱的横坐标轴(特别是质量轴)的每个子区间I，将频谱强度组合并且计算分位数标度的各个点p的相应的经验p分位数。
特别地，本发明可以提供分位数值的对数的计算以及连续值之间的差的形成。
最后，根据本发明的方法的有利实施例可以认为是用于MALDI频谱的整体的参考轮廓的形成，并且在该参考轮廓中逐个元素地确定各个强度轮廓的算术平均值，但是在进行平均时不考虑未定义的项(entry)。
另外可以优选地是，为了将各个频谱归一化到参考轮廓，通过逐行地对参考轮廓的矩阵项进行累积求和以及通过计算它们的反对数将参考轮廓变换回分位数值，并忽略未定义的项。
根据另一示例实施例，可以想到的是，将被归一化的各个频谱的分位数值以及参考轮廓的分位数值看做是传递函数的参考点，在这些参考点之间适当地插值，特别是线性插值或使用样条函数插值，尽管在参考点指定的强度范围之外，仍以恒定值继续该传递函数。
最后，该实施例可以提供通过将传递函数应用到各个频谱的强度值而生成的归一化频谱。
权利要求14描述用于实现简介中所陈述的目的的MALDI-TOF质谱仪。这提供了设计用于实施根据权利要求1至13中至少一项的方法的MALDI-TOF质谱仪。
附图说明
本发明的其他措施和特征由其余的描述和权利要求得出。下面借助于附图更详细地说明本发明的有利示例实施例。附图示出了：
图1a为各个频谱的强度水平差异的示例，
图1b为各个频谱的强度水平差异的示例，
图1c为各个频谱的强度水平差异的示例，
图2为具有15个参考点的示例性分位数标度。
具体实施方式
在下文中，描述了用于对MALDI-TOF质谱数据中的频谱强度进行交叉归一化的方法，利用该方法修改了几个数据集以使得它们可以更好地进行相互比较，并且可以更容易地提取典型的频谱特征。该方法基于在作为测量质量的函数的频谱中测量的强度的统计建模。
为此，首先为每个单独的频谱形成强度轮廓，所述轮廓描述不同质量范围内的强度值的统计分布。然后为整个频谱形成平均参考轮廓，并且变换各个频谱使得频谱的强度轮廓对应参考轮廓。在下文中，术语强度轮廓归一化用于该方法。
通过首先指定将质量轴向子区间(通常为相同宽度的4至8个区间)的细分来形成频谱的强度轮廓。此外，指定分位数标度，即区间(0,1)内的p值序列。分位数标度通常包含10-20个参考点，它们在区间的端部比在区间的内部更靠近，并且覆盖0.1<p<0.999的范围(图2)。
现在对质量轴的每个子区间I组合频谱强度，并计算分位数标度的点p的相应的经验p分位数。在下一步骤中，计算分位数值的对数，并形成连续值之间的差。这种变换意味着得到的轮廓矢量不依赖于具有线性标度的频谱强度，例如作为根据标准方法之一的先前归一化的结果(参见上文)。然后，频谱的强度轮廓由矩阵组成，在矩阵中各行均包含属于一个子区间的轮廓矢量。
由于频谱强度的值可以假定为0，这也适用于在分位数标度下端的分位数值。在这种情况下，不能计算这些值的对数和强度轮廓的相应矩阵项，并将其视为未定义。
对于整个MALDI频谱，形成参考轮廓，其中逐个元素地确定各个强度轮廓的算数平均值。在进行平均时不考虑未定义的项。
为了将各个频谱归一化到参考轮廓，首先通过逐行地对参考轮廓的矩阵项累积求和以及通过计算它们的反对数来将参考轮廓变换回分位数值。再次忽略未定义的项。然后将被归一化的各个频谱的分位数值以及参考轮廓的分位数值看做是传递函数的参考点，在这些参考点之间适当地插值(例如线性插值或使用样条函数插值)。在参考点指定的强度范围之外，以恒定值继续该传递函数。通过将传递函数应用到各个频谱的强度值来获得归一化的频谱。
Claims (14)
1.一种质谱方法，其使用MALDI-TOF质谱仪来分析来自生物样品的大分子，其中，利用强度轮廓归一化来将来自质谱数据的频谱的频谱强度进行归一化，所述方法包括以下步骤：
(i)为每个单独的频谱形成强度轮廓，所述强度轮廓描述了不同质量范围内强度值的统计分布；
(ii)为频谱的整体形成平均的参考轮廓；以及
(iii)变换各个频谱，使得它们的强度轮廓对应于所述参考轮廓。
2.根据权利要求1所述的质谱方法，其中，通过首先指定将频谱的横坐标轴向子区间I的细分来形成所述频谱的强度轮廓。
3.根据权利要求2所述的质谱方法，其中，所述横坐标轴是飞行时间轴或质量轴。
4.根据权利要求2所述的质谱方法，其中，所述子区间I包括相等宽度的4至8个区间。
5.根据权利要求2所述的质谱方法，其中，利用区间(0,1)内的p值的序列来指定分位数标度。
6.根据权利要求5所述的质谱方法，其中，所述分位数标度跨越10至20个参考点，所述参考点在所述区间的端部比在所述区间的内部更靠近在一起，并且覆盖0.1<p<0.999的范围。
7.根据权利要求6所述的质谱方法，其中，对于所述频谱的横坐标轴的每个子区间I，将所述频谱强度组合并且计算所述分位数标度的各个点p的相应的经验p分位数。
8.根据权利要求7所述的质谱方法，其中，计算分位数值的对数并形成连续值之间的差。
9.根据权利要求1所述的质谱方法，其中，针对MALDI频谱的整体形成参考轮廓，并且在该参考轮廓中逐个元素地确定各个强度轮廓的算术平均值，其中，在进行平均时不考虑未定义的项。
10.根据权利要求9所述的质谱方法，其中，为了将各个频谱归一化到所述参考轮廓，通过逐行地对所述参考轮廓的矩阵项进行累积求和以及通过计算它们的反对数，将所述参考轮廓变换回分位数值，并忽略未定义的项。
11.根据权利要求10所述的质谱方法，其中，将被归一化的各个频谱的分位数值以及参考轮廓的分位数值看做是传递函数的参考点，在这些参考点之间适当地插值，虽然在所述参考点指定的强度范围之外，仍以恒定值继续所述传递函数。
12.根据权利要求11所述的质谱方法，其中，线性地执行所述插值或使用样条函数执行所述插值。
13.根据权利要求11所述的质谱方法，其中，通过将所述传递函数应用到各个频谱的强度值来生成归一化的频谱。
14.一种MALDI-TOF质谱仪，其具有控制单元，所述控制单元利用根据权利要求1所述的方法来分析来自生物样品的大分子。
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