GNPS Dashboard：基于浏览器的质谱数据协同探索平台——推动开放透明的质谱分析研究
作者及发表信息
本研究由Daniel Petras、Vanessa V. Phelan、Mingxun Wang等来自美国加州大学圣地亚哥分校、德国图宾根大学、以色列本-古里安大学等27家机构的跨学科团队合作完成，通讯作者为Mingxun Wang（邮箱：miw023@ucsd.edu）。论文以通讯（Correspondence）形式发表于*Nature Methods*期刊，具体发表日期未标注（DOI: 10.1038/s41592-021-01339-5）。
学术背景与目标
质谱（Mass Spectrometry, MS）数据分析在代谢组学（metabolomics）和蛋白质组学（proteomics）研究中至关重要，但传统分析工具存在两大瓶颈：
1. 协作壁垒：多数工具依赖本地工作站，需特定软件、数据格式转换及文件传输协议知识，且缺乏实时协同功能；
2. 透明度不足：商业软件成本高、兼容性有限，阻碍数据共享与结果复现，不符合FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）。
COVID-19疫情加剧了远程协作的需求。为此，团队开发了GNPS Dashboard——一个基于浏览器的开源交互式平台，支持多用户实时协同分析质谱数据，旨在降低研究门槛、增强数据透明度，并推动教学与科研的开放协作。
技术流程与创新方法
1. 数据整合与输入
- 数据源兼容性：支持公共数据库（如Metabolights、ProteomeXchange）和私有数据上传，兼容mzXML、mzML、CDF等格式，通过拖拽操作简化文件传输。
- 数据探索器：集成GNPS Dataset Explorer（https://gnps-explorer.ucsd.edu/），用户可检索公共数据集或直接导入私有数据。
2. 协同分析模式
- 领导者-跟随者（Leader-Follower）：单用户主导分析，其他成员实时同步视图，适用于课堂教学（已被5所院校采用）。
- 全协同模式：多用户同时编辑与可视化数据，类似Google Docs的协作机制。
- 分析历史追踪：记录最多1,000步操作，支持回溯与共享。
3. 分析工具与可视化
- 核心功能：
- 总离子色谱图（Total Ion Chromatograms）与m/z-保留时间热图；
- 提取离子色谱图（Extracted Ion Chromatograms）及串联质谱（Tandem MS）可视化；
- 组间定量比较（箱线图展示峰丰度差异）。
- 下游分析：直接链接至分子网络（Molecular Networking）、气相色谱-质谱解卷积（GC-MS Deconvolution）等GNPS平台工具。
4. 共享与复现
- 可分享链接：将分析状态编码为URL，嵌入论文或社交媒体（如示例推文）；
- 二维码（QR Code）：扫描即可重现完整分析流程；
- 快照功能：自动保存协作记录，支持科研评审或教学复盘。
5. 技术实现
- 开源架构：前端基于JavaScript，后端支持本地化部署（GitHub提供源码，许可证为UCSD BSD与MIT）。
- API集成：与Metabolomics Workbench等数据库深度对接，实现无缝数据调用。
核心成果与科学价值
1. 解决协作痛点
- 案例验证：疫情期间，多机构通过GNPS Dashboard完成远程课题协作，无需数据重复传输；
- 教学应用：本科生通过同步模式学习质谱解析，效率提升50%（见补充材料Note 1）。
2. 推动数据透明化
- 审稿支持：期刊审稿人可通过链接验证原始数据，减少结果争议；
- FAIR合规：所有公共数据集分析结果均附带永久可访问链接。
3. 技术扩展性
- 工具孵化：为无网页界面的生信工具（如MASST10）提供可视化入口；
- 跨领域适配：已应用于微生物组、环境化学等跨学科研究。
结论与亮点
1. 科学意义
GNPS Dashboard首次将“实时协作”引入质谱分析领域，填补了传统工具在透明度与协作性上的空白，其开源特性进一步降低了技术壁垒。
2. 应用价值
- 科研场景：加速团队协作，简化数据复现流程；
- 教育场景：提供互动式教学工具，培养下一代质谱研究人员；
- 出版规范：为期刊推行数据公开政策提供技术支撑。
3. 创新性亮点
- 协作范式：首创质谱数据的多用户同步编辑与历史追溯；
- 生态整合：串联全球主流质谱数据库，形成分析闭环；
- 轻量化设计：纯浏览器运行，无需安装专业软件。
其他价值
- 本地化部署：机构可私有化部署，保障敏感数据安全；
- 持续更新：团队通过GitHub社区收集反馈，已迭代优化可视化算法（如补充图1的热图渲染效率）。
GNPS Dashboard的推出标志着质谱分析从“单机工具”迈向“协同网络”的新阶段，其设计理念可为其他科学数据分析平台提供范式参考。