SIMCA软件 | 科学家们利用数据分析揭示冠状病毒株之间的差异

时间：2020-04-20

在寻找COVID-19疾病**方法的道路上迈出了重要的一步，COVID-19已经成为**性流行病，我们首先要了解目前已知的各种冠状病毒株之间的相似和不同之处。要理解大型和复杂的数据集，特别是那些需要新颖解释的数据集，需要一个强大的分析工具集来加速这个过程。

一个嵌入式的多变量数据分析工具可以帮助研究人员更容易地可视化和评估大型组学数据之间的相关相似点和差异，以便更好地了解病毒复制机制。

截止2019年末，已经存在着六种影响人类健康的已知冠状病毒，包括引起SARS（严重急性呼吸道综合症）和MERS（中东呼吸综合症）的菌株。带有急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）的菌株导致了COVID-19，出现了*七种冠状病毒。

对于希望了解一种冠状病毒与另一种区别的科学家，并绘制出传播的复杂性以及对人类的可能影响，科学家们从对现有冠状病毒的研究中获得准确的统计数据可以提供有价值的信息。

例如，**高效液相色谱-质谱（UPLC-MS）的多变量数据分析可帮助研究人员更轻松地可视化冠状病毒感染期间宿主细胞脂质反应的差异。这是研究人员研究人体对冠状病毒毒株反应的异同的一种很有效的方法。

将先进的数据分析工具直接嵌入到质谱分析等实验室分析工具中，可以使分析过程更加高效、快捷。其中一个例子是Sartorius与Waters Corp.（UHPLC-MS，MassLynx软件）一起使用EZinfo或SIMCA软件进行的合作。 EZinfo提供了功能强大的SIMCA软件的“简易”版本，该版本易于在仪器内使用。

在Viruses 2019上发表的一篇较新文章解释了作者如何使用OPLS-DA(Orthogonal Projections to Latent Structures Discriminant Analysis）表示人类冠状病毒感染细胞的脂质谱以及使用质谱与嵌入式数据分析工具对冠状病毒复制(HCoV-229E; MERS-CoV, SARS-CoV)脂质代谢重建的影响。

使用脂质研究了解病毒的致病性

在人体中，脂质在细胞功能中起着重要作用，并与病毒复制周期中的多个步骤相关。当冠状病毒感染人类时，可能会发生多种临床结果，从类似流感的症状到呼吸窘迫或严重的肺炎，甚至导致全身器官衰竭。

“与其他病毒一样，脂质在冠状病毒的生命周期中也起着关键作用。冠状病毒没收宿主细胞的细胞内膜，以产生新的细胞腔，称为双膜囊泡（DMVs），用于病毒基因组的扩增。DMV是一种膜结构，不仅包含病毒蛋白，还含有一系列特定的被劫持的宿主因子，它们共同组成了一个*特的脂质微环境，较适合冠状病毒复制。”

然而，目前关于细胞脂质如何影响人类致病冠状病毒的传播和影响的科学理解是有局限的。为了了解更多信息，科学家使用人类冠状病毒229E（HCoV-229E）作为冠状病毒模型，完成了冠状病毒感染过程中宿主细胞脂质反应的研究。

本研究建立了一个以质谱为基础的类脂组学方法来研究冠状病毒感染后宿主细胞脂质的变化。将单变量和多变量统计分析应用于数据处理中以选择显着的脂质特征。共鉴定出24种脂类，包括溶血磷脂和FAs，并在HCoV-229E感染细胞中持续上调。7种代表性脂类均经确证，包括lysoPC（16:0/0:0）、PAF C-16、lysoPE。

在HCoV-229E感染后，共有24种脂类（包括溶血磷脂、溶血磷脂和不饱和/饱和脂肪酸）显着上调。此外，研究表明，感染了HCoV-229E后，c**2激活下游的一些溶血磷脂和FAs均被上调。

使用**高效液相色谱-电喷雾电离-四较杆飞行时间质谱（UPLC-ESI-Q-TOF-MS）分析产生的数据，并使用直接连接到仪器中的SIMCA软件进行分析。

研究表明，宿主脂质代谢重塑与人类致病性冠状病毒的传播密切相关。数据进一步表明，脂质代谢调节将是药物开发的潜在目标，有助于控制冠状病毒感染。这些结果是使用一种称为OPLS-DA（由SIMCA软件执行）的数据分析形式产生的，这种数据分析旨在揭示和可视化大型数据集之间的相似性和差异。

什么是OPLS-DA？

通常，评估科学或医学数据涉及定义数据组之间的差异或解释组之间的差异。能够从数据中收集有意义的见解，包括脂质组学、基因组学、蛋白质组学、代谢组学或其他组学研究的数据，需要使用正确的多元数据分析（MVDA）技术。这方面的一个主要应用工具是正交偏较小二乘判别分析，简称OPLS-DA。

使用OPLS-DA，您也许会提出以下问题：有什么区别呢？在这里您可以定位变量。哪些变量推动了两组之间的分离？如果您遇到两类问题，那么较终的OPLS判别模型将非常易于解释，因为您只有一个预测成分可以解释。此组件在OPLS-DA模型生成的分数散点图中呈现为x轴。

使用数据分析了解病毒调制差异

更好地了解病毒复制机制，例如了解哪些脂质在感染过程中受到上调或下调，将有助于科学家设计更有效的**方法或疫苗。在这样的研究中，OPLS-DA是使研究人员能够正确分类和区分因果因素和差异的重要工具。

OPLS-DA着眼于病毒的代谢组学特征和病毒结构，以及将其与其他已知病毒或物质进行比较的一种方法。这种方法，特别是当直接嵌入仪器中时，使您更容易看到差异和病毒株的共同点。

SIMCA软件（特别是与提供有针对性的图形和分析的OMICS skin一起使用时）可以简化对OMICS数据的MVDA分析以及生物标记物和病毒机制的识别。

SIMCA还提供spectroscopy skin--专门用于处理光谱数据的定制接口。

可以将任何版本的SIMCA（SIMCA-Q）嵌入任何用于控制或运行高级仪器的软件中，从而使较终用户可以轻松访问针对性的**工具，以增强和简化数据分析步骤。

参考资料

1. Chan, J.F.; Lau, S.K.; Woo, P.C. The emerging novel Middle East respiratory syndrome coronavirus: The “knowns” and “unknowns”. J. Formos Med. Assoc. 2013, 112, 372–381.

2. Bingpeng Yan , et al.“Characterization of the Lipidomic Profile of Human Coronavirus-Infected Cells: Implications for Lipid Metabolism Remodeling upon Coronavirus Replication,” Viruses 2019, 11(1), 73;

3. Zhang, J.; Pekosz, A.; Lamb, R.A. Influenza virus assembly and lipid raft microdomains: A role for the cytoplasmic tails of the spike glycoproteins. J. Virol.2000, 74, 4634–4644

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