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Direct infusion mass spectrometry metabolomics dataset: a benchmark for data processing and quality control

机译：直接输注质谱代谢组学数据集：数据处理和质量控制的基准

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Direct-infusion mass spectrometry (DIMS) metabolomics is an important approach for characterising molecular responses of organisms to disease, drugs and the environment. Increasingly large-scale metabolomics studies are being conducted, necessitating improvements in both bioanalytical and computational workflows to maintain data quality. This dataset represents a systematic evaluation of the reproducibility of a multi-batch DIMS metabolomics study of cardiac tissue extracts. It comprises of twenty biological samples (cow vs. sheep) that were analysed repeatedly, in 8 batches across 7 days, together with a concurrent set of quality control (QC) samples. Data are presented from each step of the workflow and are available in MetaboLights. The strength of the dataset is that intra- and inter-batch variation can be corrected using QC spectra and the quality of this correction assessed independently using the repeatedly-measured biological samples. Originally designed to test the efficacy of a batch-correction algorithm, it will enable others to evaluate novel data processing algorithms. Furthermore, this dataset serves as a benchmark for DIMS metabolomics, derived using best-practice workflows and rigorous quality assessment.
机译：直接输注质谱（DIMS）代谢组学是表征生物体对疾病，药物和环境的分子反应的重要方法。正在进行越来越多的大规模代谢组学研究，因此有必要改善生物分析和计算工作流程以保持数据质量。该数据集代表对心脏组织提取物的多批次DIMS代谢组学研究的可重复性的系统评价。它由20个生物样品（牛与绵羊）组成，在7天内共分8批进行了重复分析，同时还提供了一组同时的质量控制（QC）样品。数据来自工作流程的每个步骤，可在MetaboLights中使用。数据集的优势在于，可以使用QC光谱校正批内和批间差异，并使用重复测量的生物样品独立评估该校正的质量。最初旨在测试批处理校正算法的功效，它将使其他人能够评估新颖的数据处理算法。此外，此数据集可作为DIMS代谢组学的基准，该基准是使用最佳实践工作流程和严格的质量评估得出的。

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