Interactive Design and Application of MassQL Queries after Preprocessing for the Annotation of PFAS in LC-TIMS-PASEF data

Význam tématu

PFAS (per- a polyfluoroalkylové látky) představují skupinu extrémně stabilních a přetrvávajících environmentálních kontaminantů, jejichž sledování a identifikace je pro praxi klíčová. Moderní hyphenované techniky hromadí vysoké objemy spektrometrických dat, a proto je nezbytné využít flexibilní nástroje pro cílené i necílené vyhledávání motivů v datech. MassQL umožňuje formalizované dotazování na frakce dat po předzpracování a usnadňuje objev nových kandidátních molekul.

Cíle a přehled studie

Cílem předloženého workflow je interaktivně navrhovat, ověřovat a sdílet MassQL dotazy nad již zpracovanými daty získanými neřízeným (untargeted) přístupem pomocí LC-TIMS-PASEF. Workflow zahrnuje:

• úvodní zpracování surových dat a generování tabulky funkcí
• derplikaci známých PFAS a identifikaci charakteristických fragmentů a ztrát
• formulaci pravidel do MassQL dotazu a jeho aplikaci na celou sadu dat
• další stupně anotace pomocí výpočtu sumárních vzorců, in silico fragmentace a předpovědi CCS

Použitá metodika a instrumentace

• Chromatografie: Elute UHPLC s Intensity Solo kolonkou, gradient H2O/MeOH/5 mM NH4OAc
• Spektrometrie: Bruker timsTOF Pro s VIP-HESI, PASEF v negativním módu, rozsah m/z 30–1000, iontová mobilita 0,5–1,3 V/cm2
• Kalibrace: směs 10 mM Na-formiátu a ESI Tune Mix
• Software: MetaboScape 2023b s T-ReX® 4D pro detekci funkcí, MassQL integrované filtrování, SmartFormula, Compound Crawler, MetFrag a CCS-Predict Pro

Hlavní výsledky a diskuse

Výchozí neřízené zpracování vedlo k současnému souboru 975 funkcí, z nichž bylo pomocí seznamu 70 známých PFAS úspěšně anotováno 69 funkcí (48 unikátních struktur). Interaktivní průzkum odhalil charakteristické fragmenty C2F5–, C3F7– a C4F9– a odpovídající rozsahy iontové mobility. Na základě těchto pravidel byl vytvořen MassQL dotaz, jenž odfiltroval sedm kandidátních funkcí, z nichž dvě dosud nebyly v literatuře popsány. Validace pomocí MetFrag (in silico fragmentace) a CCS-Predict Pro potvrdila koherenci spektrometrických a mobilitních parametrů.

Přínosy a praktické využití metody

• Umožňuje rychlý návrh a sdílení komplexních dotazů pro sekundární analýzu dat
• Integrace interaktivního prohlížení a filtrování usnadňuje objev nečekaných souvislostí
• Propojení s nástroji pro výpočet sumárních vzorců a předpověď CCS zvyšuje důvěryhodnost anotací
• Workflow je obecně aplikovatelný na další třídy organických sloučenin

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření MassQL knihoven o nové motivy fragmentů a neutralních ztrát
• Automatizace extrakce pravidel za pomoci strojového učení
• Spolupráce v komunitě a sdílení předdefinovaných dotazů přes online repozitáře
• Integrace dalších výpočetních modulů pro strukturální předpověď a kvantitativní odhad

Závěr

Popsané workflow demonstruje, že MassQL dotazy navržené a validované na již zpracovaných datech významně zrychlují objev nových kandidátů v untargeted analýzách. Kompletní integrace v MetaboScape 2023b poskytuje uživatelsky přívětivé prostředí pro návrh, testování a sdílení pokročilých dotazů.

Použitá instrumentace

• LC: Elute UHPLC, kolona Intensity Solo
• MS: Bruker timsTOF Pro s VIP-HESI, PASEF
• Software: MetaboScape 2023b (T-ReX® 4D, MassQL, SmartFormula, Compound Crawler), MetFrag, CCS-Predict Pro

Reference

1. Jarmusch A. K., et al. A Universal Language for Finding Mass Spectrometry Data Patterns. 2022.
2. Ruttkies C., et al. MetFrag relaunched: incorporating strategies beyond in silico fragmentation. Journal of Cheminformatics. 2016;8(1):1–16.
3. Kind T., Fiehn O. Seven Golden Rules for heuristic filtering of molecular formulas obtained by accurate mass spectrometry. BMC Bioinformatics. 2007;8(1):1–20.
4. ChemSpider. www.chemspider.com
5. PubChem. pubchem.ncbi.nlm.nih.gov
6. ChEBI. www.ebi.ac.uk/chebi/