Nature Microbiology：microbeMASST——微生物代谢组学数据的分类学信息质谱搜索工具

微生物驱动全球碳循环，并能与宿主生物建立共生关系，影响其健康、衰老和行为。微生物种群通过改变可用的代谢物池和生产专门的小分子与不同的生态系统相互作用。人类相关微生物体现了这些群落的巨大遗传潜力，这些微生物编码的基因比人类基因组多约100倍。然而，在现代非靶向代谢组学实验中，这种代谢潜力仍然没有反映，通常<1%的注释分子可以归类为微生物。

这个问题特别影响基于质谱法（MS）的非靶向代谢组学，这是一种研究微生物产生或修饰的分子的常见技术，众所周知，微生物在复杂生物样品的光谱注释方面存在问题。这是因为大多数光谱参考库都偏向于初级代谢物、药物或工业化学品的商业可用或以其他方式获得的标准。即使对代谢物进行注释，也需要广泛的文献搜索，以了解这些分子是否有微生物来源，并确定各自的微生物生产者。

公共数据库，如KEGG、MiMeDB、NPAtlas和LOTUS，可以协助这种解释，但它们大多仅限于成熟的、主要是基因组推断的代谢模型或完全表征和发布的分子结构。此外，虽然旨在以机械方式询问肠道微生物组的有针对性的代谢组学努力已经发展起来，但这些只关注相对较少的商业上可用的微生物分子。

因此，尽管MS参考库不断扩展，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，2024年2月5日发表在Nature Microbiology的文章，开发了microbeMASST，这是一个搜索工具，利用公共MS存储库数据来识别已知和未知代谢物的微生物来源，并将其映射到其微生物生产者。

microbeMASST是一种分类学信息质谱法（MS）搜索工具，在非靶向代谢组学实验中处理有限的微生物代谢物注释。利用>60,000种微生物单一栽培的精选数据库，用户可以搜索已知和未知的MS/MS光谱，并通过MS/MS碎片化模式将它们与各自的微生物生产者联系起来。研究结果显示，在没有先验知识的情况下识别微生物衍生的代谢物和相关生产者，将极大地增进对微生物在生态和人类健康中的作用的理解。

microbeMASST可以识别小鼠和人类数据集中的微生物MS/MS光谱

综上所述，微生物MASST将成为加强对微生物代谢物在包括海洋、植物、土壤、昆虫、动物和人类等广泛生态系统中作用的理解的关键资源。这种不断扩大的资源将使科学界能够对不同的微生物种群获得宝贵的分类学和功能见解。

质谱学社区将通过持续沉积与微生物单一培养相关的数据和扩展光谱参考库，在未来该工具的演变中发挥关键作用。此外，微生物MASST具有各种应用的潜力，从水产养殖和农业到生物技术和微生物介导的人类健康状况的研究。通过利用公共数据的力量，我们可以解锁在多个领域取得进步的机会，并加深我们对微生物及其生态系统之间复杂关系的理解。

原文出处

Zuffa, S., Schmid, R., Bauermeister, A. et al. microbeMASST: a taxonomically informed mass spectrometry search tool for microbial metabolomics data. Nat Microbiol 9, 336–345 (2024). https://doi.org/10.1038/s41564-023-01575-9