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跨代谢组学数据仓库的通用分析框架：Pan-REDU生态系统构建与应用
作者及发表信息
本研究由美国加州大学圣地亚哥分校、加州大学河滨分校、欧洲分子生物学实验室（EMBL-EBI）等15家机构的联合团队完成，通讯作者为Mingxun Wang。研究成果发表于*Nature Communications*（2025年），标题为《Enabling pan-repository reanalysis for big data science of public metabolomics data》，DOI: 10.1038/s41467-025-60067-y。
学术背景
研究领域：本研究属于代谢组学大数据科学领域，聚焦于公共代谢组学数据的跨仓库整合与再分析。
研究动机：尽管公共代谢组学数据（如MetaboLights、Metabolomics Workbench、GNPS/MassIVE等）增长迅速，但不同仓库的元数据标准、文件格式和访问方式的异构性阻碍了数据的跨平台利用。例如，MetaboLights采用ISA模型，GNPS依赖REDU框架，而Metabolomics Workbench使用mwtab格式，导致数据检索和联合分析困难。
研究目标：开发Pan-REDU生态系统，通过统一标识符（MS Run Identifiers, MRI）和标准化元数据，实现跨仓库数据的无缝整合与再分析，推动代谢组学从单研究分析向大数据科学的转变。
研究流程与方法
1. 数据索引与标准化
- 对象与规模：整合三大仓库（MetaboLights、GNPS/MassIVE、Metabolomics Workbench）的644,008个原始质谱文件（15倍于此前REDU的38,305个文件），覆盖人类血浆、微生物、植物等多样本类型。
- 关键技术：
- MRI（MS Run Identifiers）：基于通用谱图标识符（Universal Spectrum Identifier, USI）开发，为每个文件分配唯一虚拟路径，支持跨仓库定位。
- 元数据协调：将异构元数据（如ISA模型、mwtab格式）转换为REDU框架的受控词汇表，通过Python自动化流程实现术语匹配（如“NCBITaxonomy”映射为“organism”）。
- 文件格式统一：开发工具将.raw、.wiff等专有格式转换为开放格式mzML。
2. 计算基础设施构建
- Pan-REDU搜索引擎：提供两种交互入口：
- Dataset Explorer：按数据集ID检索文件及元数据。
- Dashboard：支持跨仓库元数据筛选（如“Homo sapiens+urine”）。
- 集成分析工具链：
- MASST（Mass Spectrometry Search Tool）：支持跨仓库MS/MS谱图搜索，用于发现新型胆汁酸（bile acids）和脂类。
- PublicDataDownloader：Python命令行工具，实现MRI批量下载与本地流程集成。
3. 验证与应用案例
- 案例1：胆汁酸组织分布分析
通过Pan-REDU整合数据后，匹配到的胆汁酸数量平均增加246%，新增6种组织/体液的分布数据（图2e）。
- 案例2：炎症性肠病（IBD）数据再分析
用户可筛选IBD相关数据集，通过GNPS分子网络进行本地定量分析。
主要结果
1. 数据覆盖扩展：Pan-REDU将兼容元数据的原始文件从38,305增至644,008，占三大仓库数据的39%（MetaboLights）、42%（Metabolomics Workbench）、19%（GNPS）。
2. 技术突破：
- MRI解决了跨仓库文件定位难题，支持直接下载或转换为mzML格式。
- 元数据协调成功率达95%（MetaboLights）、67%（Metabolomics Workbench）、12%（GNPS），差异源于社区提交规范不一。
3. 生物学发现：
- 通过跨仓库MS/MS搜索，新增数千种胆汁酸和N-酰基脂类（N-acyl lipids）的结构注释。
- 微生物-代谢物关联项目（如MicrobeMASST、FoodMASST）得以扩展。
结论与价值
1. 科学价值：Pan-REDU是首个实现代谢组学数据跨仓库FAIR（可发现、可访问、可互操作、可重用）原则的生态系统，为大数据驱动的代谢物发现奠定基础。
2. 应用价值：
- 研究者无需编程即可检索、下载和再分析跨仓库数据。
- 促进未知代谢物的注释（如微生物衍生分子）及疾病标志物挖掘。
3. 社区影响：通过降低数据共享门槛，推动代谢组学领域从“数据沉积”向“数据重用”的文化转变。
研究亮点
1. 方法创新：MRI和元数据协调工具解决了长期存在的异构性问题。
2. 规模突破：首次整合60万+质谱文件，覆盖临床、环境、微生物等多领域数据。
3. 案例驱动：以胆汁酸和IBD为例，验证了生态系统在真实科研场景中的实用性。
其他价值
- 开源工具链（GitHub公开）支持社区扩展，未来可兼容新兴代谢组学仓库。
- 通过Google Sheet提供元数据验证模板，提升用户参与度。
此研究标志着代谢组学正式进入“大数据科学”时代，其框架亦可为其他组学数据的整合提供参考。