摘要基于液相色谱-质谱联用LC-MS的多组学研究需要对分析物丰度进行准确的跨样本定量和比较但由于不同运行之间存在保留时间RT偏移需专门的保留时间对齐算法来匹配不同运行中对应同一分析物的特征。然而现有算法主要关注运行间表面的保留时间偏移距离忽视了主导这些偏移的潜在色谱原理。本文提出首款针对非靶向质谱MS数据的特征对齐算法Trend-Aligner其基于色谱偏移原理明确建模保留时间偏移实现跨运行的精细、逐个分析物保留时间校正。Trend-Aligner将保留时间偏移分解为全局组件和局部组件全局保留时间偏移通过非线性扭曲函数描述捕捉运行间色谱条件的系统性变化局部保留时间偏移通过潜在因子模型建模反映不同物理化学性质的分析物对色谱条件变化的差异化响应。为全面评估性能开发了基于参考的准确性基准测试策略并手动标注了4个代谢组学和5个蛋白质组学数据集作为参考集包含3,663个共识特征和57,652个特征峰。与11种广泛使用的对齐算法相比Trend-Aligner在所有数据集上均表现出最高的准确性。为评估实际应用价值进一步通过结合运行间匹配MBR功能从对齐特征的数量和质量方面进行面向应用的效用验证。Trend-Aligner展现出最佳性能兼具高灵敏度和高特异性与MaxQuant相比其MBR后鉴定的肽段数量显著增加82.5%。开源软件Trend-Alignerhttps://github.com/CSi-Ti/trend-aligner#TrendAligner #保留时间对齐 #液相色谱质谱联用 #LCMS #非靶向多组学 #潜在因子模型 #运行间匹配ruimin.wangyale.eduyu.sdfmugmail.com引言图1Trend-Aligner工作流程Trend-Aligner处理多种格式的LC-MS特征列表通过3阶段方法进行特征对齐1指定锚点样本并进行基于锚点的成对匹配2通过采样分析质荷比-保留时间m/z-RT分布建模全局和局部保留时间RT偏移KDE核密度估计DWS基于密度的加权采样3基于L2归一化的质荷比m/z和保留时间RT值进行最近邻匹配。结果评估工作流程设计图2评估工作流程Trend-Aligner的评估工作流程主要包括2部分基于参考的准确性基准测试RAB和面向应用的效用验证AUV。TP真阳性TN真阴性FP假阳性FN假阴性MBR运行间匹配。基于参考的准确性基准测试图3Trend-Aligner与其他算法的性能基准测试A−C特征准确性、精密度和召回率的比较评估D分析时间比较。面向应用的效用验证图4Benchmark-MV数据集中大肠杆菌肽段的运行间匹配MBR后鉴定数量AMBR后肽段鉴定计数仅限于在2700R3样本中检测到的肽段B去除假阳性MBR鉴定后的计数。数值代表3个生物学重复的平均值。详细总结思维导图关键技术细节评估数据集参考Anal Chem. 2026 Jan 29. doi: 10.1021/acs.analchem.5c05354. Trend-Aligner: A Retention Time Modeling-Based Feature Alignment Method for Untargeted LC-MS Data Analysis注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。