ERAH：GC/MSベースのメタボロミクスにおける代謝産物の定量化と識別とスペクトルデコンボリューションとアラインメントを統合する計算ツール

質量分析（GC/MS）に結合されたガスクロマトグラフィーは、電子衝撃イオン化の非常に再現性のあるイオン化プロセス（EI）のために小分子を識別するために使用される長年のアプローチです。ただし、標的化されていないメタボロミクスでGC-EI MSを使用すると、化合物の溶融と硬質電子イオン化によって引き起こされる分子イオンの広範な断片化を特徴とする大規模で複雑なデータセットが生成されます。複数の生物学的サンプルにわたって代謝物に関する定量的情報を特定して抽出するには、データ処理のための統合された計算ワークフローが必要です。ここでは、5つのコア関数で構成されるオープン言語Rで書かれた無料の計算ツールであるErahを紹介します。ローカル共分散（CMLC）および直交信号デコンボリューション（OSD）、（iii）サンプル全体の質量スペクトルのアラインメント、（iv）見逃された化合物回復、および（v）公開されたマススペクトルを使用したスペクトルライブラリマッチングによる代謝産物の識別による一致。ERAHは、複合名、一致するスコア、および各サンプルの化合物の統合領域でテーブルを出力します。ERAHの自動化された能力は、高インスリン血症のアンドロゲン過剰および健康なコントロールを有する青年の血漿サンプルからのGC時間（TOF）MSデータの分析によって実証されています。ERAHの定量的結果は、広く使用されているXCMSパッケージ、Metalign、およびChromatofソフトウェアに実装されているピークピクティングアルゴリズムであるCentWaveと比較されます。有意に調節不全の代謝物は、純粋な標準とGC-Triple四重極（QQQ）MS、LC-QQQ、およびNMRによる標的分析を使用してさらに検証されます。Erahはhttp://cran.r-project.org/package = erahで無料で入手できます。

Gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC/MS) has been a long-standing approach used for identifying small molecules due to the highly reproducible ionization process of electron impact ionization (EI). However, the use of GC-EI MS in untargeted metabolomics produces large and complex data sets characterized by coeluting compounds and extensive fragmentation of molecular ions caused by the hard electron ionization. In order to identify and extract quantitative information on metabolites across multiple biological samples, integrated computational workflows for data processing are needed. Here we introduce eRah, a free computational tool written in the open language R composed of five core functions: (i) noise filtering and baseline removal of GC/MS chromatograms, (ii) an innovative compound deconvolution process using multivariate analysis techniques based on compound match by local covariance (CMLC) and orthogonal signal deconvolution (OSD), (iii) alignment of mass spectra across samples, (iv) missing compound recovery, and (v) identification of metabolites by spectral library matching using publicly available mass spectra. eRah outputs a table with compound names, matching scores and the integrated area of compounds for each sample. The automated capabilities of eRah are demonstrated by the analysis of GC-time-of-flight (TOF) MS data from plasma samples of adolescents with hyperinsulinaemic androgen excess and healthy controls. The quantitative results of eRah are compared to centWave, the peak-picking algorithm implemented in the widely used XCMS package, MetAlign, and ChromaTOF software. Significantly dysregulated metabolites are further validated using pure standards and targeted analysis by GC-triple quadrupole (QqQ) MS, LC-QqQ, and NMR. eRah is freely available at http://CRAN.R-project.org/package=erah .