代谢组学软件XCMS plus 用户使用说明

1、XCMS plus 用户使用说明Global Discovery 成熟的自动化功能全的软件发现代谢组学获得所有化合物的一级和二级高分辨质谱信息发现代谢组学研究新策略 TripleTOF SystemSCIEX独特的IDASWATH 数据采集方法全面的获得差异通路全世界超过12,000名用户直接识别SCIEX数据格式，无需软件转换集峰发现、峰匹配、统计分析、鉴定、通路分析功能于一体直接链接并检索METLIN数据库（超过24万个代谢物信息，其中12127个代谢物有高分辨二级图谱）METLIN数据库与XCMS plus均由美国Scripps Center的Gary Siuzdak 课题组开发世界上引

2、用率最高的代谢组学软件!极大简化代谢组学数据处理的强大软件: XCMSplus流程化操作：4步多任务同时处理结果可视化：一张图极大简化代谢组学数据处理的强大软件: XCMSplus仅需45min就可得到差异代谢物与通路信息极大简化代谢组学数据处理的强大软件: XCMSplus客户端的电脑，基本配置16核CPU（32核更好），内存64G虚拟机 VMware Workstation12.1硬盘4T C盘分区2T，因为软件安在这里，一般电脑CD两个分区即可同时在主机与VM系统安装fox提交数据使用主机fox准备工作双击Vmware workstation, 打开顺序： ConverterXCMSOp

3、en convertorpower onXCMS power on.注意查看convertMS_Client是否自动打开，如果没有，双击图标如果convertMS_Client死机没反应，也可以按Restarter monertored convertMS_Client.exe打开软件主机FireFOX登录00 XCMS account: Test PW: test2221登录XCMS可以查看XCMSplus 导航栏 登录完成Under Create Job, 4 options are available. Create Job新建工作Single Job 单一工作 一个或一组文件，进行峰提

4、取，对齐Pairwise两两运算 两组样品，比如KO (knockout) 与 WT (wild-type), 对照组与疾病组等Multigroup 多组运算 多组样品分析 (2)找差异，比如分析对照组，低剂量组，中剂量组，高剂量组的不同之处Meta-XCMS 多组两两运算（Pairwise）的相似性4中工作类型 Create Job新建工作步骤1-2-3-4 (submit)两两比较选择或者上传对照组选择或者上传样品组Pair-wise Starting a Job步骤1-2-3-4 (submit)multi-group analysis多组运算选择或者上传数据如果有QC，可以在步骤2指定

5、MultigroupStarting a job每个样品有不同的文件名，不允许同名，不允许一个wiff文件里有两个样品如果出现同名，XCMSplus无法运算数据格式要对，如.wiff和.wiff.scan要一起上传上传确认数据已经传完注意事项上传数据直接上传支持文件类型，如果不支持，可以使用ProteoWizard转换数据格式为mzXMLwifffiles (SCIEX)mzXMLmzData.cdfNetCDF(AIA/ANDI).dfolders (Agilent; Bruker).RAWfolders (Waters).RAWfiles (Thermo)Load New Dataset

6、选择需要上传的数据或者直接将数据拖进上传区域 “Drop Here ”等待数据上传完成，一般 Open Source Format14352ProteoWizard免费下载： /默认参数UPLC/TripleTOF pos选择默认参数，点击View/Edit可查看或更改峰提取Parameters参数Comment：参数描述Polarity设置极性：positive or negativeGeneralParameters参数CentWave 适用于高分辨数据，XCMSplus 将上传的profile类型的原始数据转化为centroid data如TripleTOF 系统采集数据 (QToF,

7、Orbi, FTICRs等)MatchedFilter 适用于轮廓图峰提取如单杆GC/MS (非 AMDIS) 及单位质量分辨质谱数据Waters QTOF Premier (centroid of data doesnt work well) therefore use MatchedFilterFeature Detection 特征峰提取Parameters参数主要参数ppm 质量偏差: 每个峰各个扫描点的质量偏差，而不是某个质荷比的质量精度 Peak width峰宽最小 : 预计最小色谱峰峰宽（单位：s）最大 : 预计最大色谱峰峰宽（单位：s）Mzdiff：在重叠的保留时间内，设置的数

8、字表示在m/z维度上，差别小于这个值，被认为是同一个峰，可以设置为负值以允许重叠，在峰的后处理中，重叠的峰的信号只提一次，以信号值最大的那个m/z peak代替。From me。numeric(1) representing the minimum difference in m/z dimension requiredfor peaks with overlapping retention times; can be negative to allow overlap.During peak post-processing, peaks defined to be overlapping a

9、re reduced to theone peak with the largest signal。CentWaveParameters参数主要参数FWHM : 半高峰宽 (单位：s)Step : 峰检测m/z分辨率根据仪器分辨率设定 (如单杆及Waters QTOF Premier设为0.1)MatchedFilterParameters参数不进行保留时间对齐Orbiwarp : 默认双射函数算法不同保留时间保留时间波动不一样Peakgroups : 非线性对齐算法LOESS : 非线性拟合，非线性回归Linear : 线性回归Missing : 组内缺失峰数目 (默认值1)Extra: 可

10、以包含在组内的额外峰保留时间校正Parameters参数参数： 方法：Obiwarp:profstepThese methods get and set the m/z step for generating profile (matrix) data from raw mass spectral data. Smaller steps yield more precision at the cost of greater memory usage.Retention time correctionParameters参数软件确认对齐后的数据是否因为保留时间偏差造成是否特征峰Bw: 带宽-对齐

11、后保留时间的平均漂移Mzwid: m/z 重叠区宽度，取决于样本偏差 (默认0.01)Minfrac : % 一个特征峰最好在一组里面最少多少个样本中出现 如在一组里面至少50%样品要有这个特征峰保留时间校正Parameters参数保留时间校正Minfrac 图解描述Parameters参数KO 6 samplesWT 6 samplesMinfrac = 0.5 = 50%一个特征峰在组内所有样品均出现完美的标志物一个特征峰仅在50%样品出现还可以在3组样本参数与非参数检验参数检验：在总体分布一致的条件下，对总体的参数进行检验非参数检验：在总体分布未知或者不考虑总体的分布的条件下，对总体的分

12、布进行检验。统计方法Parameters参数配对t-检验：一旦选择， 点击view pairs按钮在弹出窗口，选择要配对的样品Available Statistics可用统计方法Parameters参数选中样品拖拉，使其配对统计如何配对样品Parameters参数选择物种/模型系统进行通路分析：选择与你样品类型最接近的生物系统进行分析，默认设置是 “HUMAN”.Identification鉴定Parameters参数处理完成后，点击“view”查看结果View Jobs查看处理情况JobsResults Dashboard 结果界面Results ViewingCorrected TIC校正

13、TICUncorrected TIC未校正TICRetention time deviation correction plot保留时间偏差校正图Cloud plot云图Non-metric multi-dimensional scaling plot非计量多元尺度图PCA Scores plotPCA得分图3 种来自加州的黑皮诺葡萄酒 (Napa/Sonoma)用乙腈水10倍稀释酒样5 L 进样使用LC-MS/MS 正负离子模式分析MS条件采用常规设置Pinot Noir Wine Study 黑皮诺葡萄酒代谢组学研究Metabolomics Study123View Results tab

14、le 结果列表点击EIC图可以放大箱体图信息METLIN数据库MS1鉴定结果Cloud Plot Interactive 交互式云图m/z颜色深浅代表P-value大小圈的大小代表Fold change大小当增加主成分数量而区分度不增加时，就选取对应的主成分数量来进行建模柱状图表示不同数量主成分对样品的区分度，理想模型R2和Q2比较大Interactive PCAiPCA代谢物相互关联分析依据选定的生物模型：根据特征峰p value及准分子峰鉴定信息做图颜色：配对分析代表Fold change，多组分析代表STDEVActivity Network通路排序：根据pathway检测到化合物数目和

15、通路显著性进行排序Pathway size：生物模型某个通路代谢物数目 (如TCA cycle通路共有9 个代谢物)Overlap size: 某通路鉴定到代谢物 (如TCA cycle 通路有 7个代谢物在样本中被检测到)Top Pathways 主要代谢通路由于众多代谢物分布于多个代谢通路，整体计算通路是困难的，因此将它们分为不同的ModuleModule是利用算法进行代谢相关性分析和代谢物预测，得到可视化通路分析结果Top modules 代谢网络统计有意义的生物通路Module 1 含 233 个代谢物，这个module包含多个通路.Top Modules代谢物鉴定结果与鉴定依据Com

16、pound ID代谢物， Name 代谢物通用名，m/z 代表与代谢物相关加和峰，Evidence score 准分子离子峰及碎片数， MW 精确分子量，m/z_diff 理论与实测质量偏差，All possible 某个代谢物其他名字主要代谢物鉴定结果客户可以将代谢组学数据与基因组学与蛋白组学数据关联数据格式： csv/tsv 文件，基因名称/蛋白IDs (UniProt accession IDs)在一行多组学数据Multi-omics结果界面，Overlapping genes/proteins = 0 因为没有上传gene/protein数据Results结果代谢通路分析点击Pathw

17、ay 即可关联到MetaCyc 数据代谢通路分析点击All Genes可以查看对应代谢通路基因信息代谢通路分析点击Gene Name 关联HumanCyc数据库代谢通路分析点击Reaction 关联HumanCyc 数据库代谢通路分析点击All Proteins 可以查看对应通路蛋白信息代谢通路分析点击Protein Name 关联UniProt 数据库代谢通路分析某一代谢通路中检测到的代谢物代谢通路分析通路中主要代谢物代谢物通路分析链接到相关信息代谢物通路分析代谢通路显著性图示：-log（p-value）与Avera Overlap metabolite percentagePathway

18、Cloud Plot 代谢通路云图Exported as a Results.zip file导出结果文件，命名为Results.zip包含完成工作所有图与信息Static PCA (UV scaling centered) (png & pdf)Static heat map (png)If less than 5000 features correlation heat map is made (png)Static cloud plots (png, pdf & svg vector graphic)Scaling plot Review scaling for PCA (trend i

19、mplicates heteroscedastic noise) (png)Mummichog pathway and network analysis (txt, tsv, xlsx)导出结果文件涵盖内容Results Export File 导出结果文件导出结果文件涵盖内容Results Export File 导出结果文件Retention time correction plots (*.png & *.pdf)TICs uncorrected & corrected (png & pdf)Results.tsv meta data of results (no peak area data)XCMS.diffreport meta data + all peak areas (tsv, xlsx)XCMS.annotated annotated with adducts