本文主要是介绍非目标代谢组学（untargeted metabolomics）中常用的方法学考察的方法（四），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
QC样本的制备：
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混合相同体积的所有待检测样本，然后按照与待测样本相同的前处理方法来处理QC样本，之后进样进行LC-MS分析。
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样本检测时，通常在检测最开始运行几次QC样本，之后根据样本量的大小在每检测几个样本之后检测一次QC样本。
方法学考察：
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方法一：
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最早使用的一种方法，从QC样本的总离子流图中选择具有代表性的离子峰（覆盖不同的保留时间，不同的强度），在对QC样本进行重复检测之后，计算这些离子的保留时间以及峰面积的相对标准偏差（RSD），用以考察分析方法的稳定性以及重复性。
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方法二：
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所有样品检测完之后，收集所有的QC样本的原始数据进行数据预处理，包括（峰提取，排列，归一化等），经过数据过滤（80%规则）之后，计算剩下的峰的峰面积的RSD值。
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通常如果在一个样本中有超过70%的化合物的RSD值小于等于30%，则证明该方法有良好的稳定性以及重复性，所得到的数据可靠（也有不同的评价标准，比如要求LC-MS数据小于20%，GC-MS数据小于30%等）。
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图中柱形图表示化合物在不同RSD范围内的百分比分布，折线图表示在不同RSD范围的累计百分比。
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方法三：
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原始数据经过数据预处理之后，将所有样本（包括QC样本）进行PCA分析，在得分图中观察QC样本的聚集程度。
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由于QC样本是 等量混合了所有的被检测样本，理论上QC样本包含了所有样本中的代谢物，因此QC样本理论上会分布在原点周围。
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图中QC样本紧密聚集，证明方法稳定，重复性良好。
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方法四：
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采用混合标准品作为QC，该QC通常包含不同物理化学性质的体内和体外代谢物（使所选择的化合物具有代表性）。
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检测结束后，计算这些化合物的保留时间以及峰面积的RSD用以对分离分析方法进行评价。
这篇关于非目标代谢组学（untargeted metabolomics）中常用的方法学考察的方法（四）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
