Nature Methods හි 2026 ජූලි 24 දින ප්රකාශිත ලේඛනයකින් MetaboApps නමැති නව පද්ධතියක් GNPS2 පද්ධතියේ පසු-විශ්ලේෂණය නෝ-කෝඩ් ලෙස ලබා දෙන බව හෙළිවී ඇත. මෙය Streamlit මත පදනම් වූ මොඩියුලර් යෙදුම් එකතුවක් වන අතර, පූර්ණ GNPS2 රැකවරණය අවසන් වූ පසු උත්පත්තිය දත්ත සකස් කිරීම, සංඛ්යාත්මක විශ්ලේෂණ, රසායනික වර්ගීකරණ වැනි කාර්යයන් බ්රවුසරයක් තුළින් සරලව සිදු කරයි.
ආරම්භක LC‑MS පරීක්ෂණයක් සිදු කළ විට, දත්ත ගොනු ගණනාවක්, ටැන්ඩම් ස්පෙක්ට්රා, මොලිකුලර් නෙට්වර්ක් ආකෘති වැනි දේවල් පණිවිඩයක් ලෙස නිමාවට පත් වේ. GNPS සහ GNPS2 පද්ධති මේ දත්ත වලින් මොලිකුලර් නෙට්වර්ක් (FBMN) නිර්මාණය කිරීමේ පහසුකම් සපයයි, නමුත් එම නෙට්වර්ක් පසු විශ්ලේෂණය කිරීමේදී පර්යේෂකයන්ට තවත් බොහෝ අඩු-ස්ථර කාර්යයන් (metadata එකතු කිරීම, ගණනාවක් පරිමාණ විශ්ලේෂණ, ඖෂධ/ආහාර එක්සොසෝම් පරීක්ෂා) කළ යුතුය. මේ කටයුතු පෙර-ලියූ Jupyter notebook, R/Python ස්ක්රිප්ට් හෝ පෞද්ගලික පරිගණක මත සිදු කරන අතර, අත්යවශ්ය දැනුම, අඩු ප්රතිපත්තිකතාව සහ පරීක්ෂණ ප්රතිඵල හුවමාරු කිරීමේ අපහසුතා ඇති කරයි.
MetaboApps මේ හිඟය පුරවා, එක් එක් යෙදුමට අවශ්යම GNPS2 Task ID (32-අක්ෂර හැඳුනුම්) හා විකල්ප metadata වගුවක් ලබා දී, “Downstream Analysis” කොටසේ සිට සෘජුවම පූර්ණ URL එකක් මඟින් ඇරඹිය හැක. PostMN MassQL, Multi-step MassQL, Drug/Food readouts, CMMC dashboard, FBMN Stats, Chemprop, CorrOmics, Conjugated Metabolome Explorer, Reverse Metabolomics වැනි විවිධ යෙදුම් පරිශීලකයාට පරීක්ෂා කිරීමට අවස්ථාව දෙන අතර, තනි-කේතයක් (Task ID) මත පදනම් වූ විශ්ලේෂණය නිසා දත්ත ප්රමාණය, පාරිසරික මට්ටම, කාලය යනාදිය නොවෙයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ විශ්වවිද්යාල, පර්යේෂණ ආයතන සහ බයොටෙක් සමාගම් මේ නව පද්ධතියෙන් විශාල ප්රයෝජන ගන්නා ලද හැකියාව ඇත:
- සිසුන් සහ අධ්යයනඥයන් – කේත ලිවීමේ අවශ්යතාව නොමැතිව, මූලික මෙන්ටාබොලොමික විශ්ලේෂණ කුසලතා ඉගෙනගත හැක. ඒ මඟින් පර්යේෂණ කාලය කෙටි කර, අධ්යයන ප්රතිඵල ඉක්මනින් ප්රකාශ කළ හැක.
- ඩිවෙලොපර්ලා – Streamlit යෙදුම් API වැනි ප්රමිතියක් මත පදනම් වූ නිසා, තවත් පරිශීලක අතුරු මුහුණතක් එක්කර ගැනීම ඉතා පහසු. එමඟින් දේශීය තාක්ෂණික ආරම්භකයන්ට නව සේවාවන් හෝ SaaS ආකෘතිකරණය කිරීමට අවකාශය ලැබේ.
- ව්යාපාරික සමාගම් – ඖෂධ, ආහාර, කෘෂිකාර්මික නිෂ්පාදන ආදියට අදාළ එක්සොසෝම් විශ්ලේෂණය ඉක්මනින්, පාරිභෝගික දත්ත සමඟ ඒකාබද්ධ කර, නිෂ්පාදන ගුණාත්මකතාව වැඩි කර ගැනීමට සහ නව නිෂ්පාදන සංවර්ධනයේ අභියෝග අඩු කර ගැනීමට හැකියාව ලැබේ.
මෙම නෝ-කෝඩ් විසඳුම පාරිභෝගිකයන්ට පාරිසරික, සෞඛ්ය සහ ආහාර-ඖෂධ ආශ්රිත විශ්ලේෂණය කෙරෙහි අධික පාරදර්ශන පවතින ලෝක ප්රතිපත්තිකතා වලට අනුකූලව, ප්රතිපත්තිමත්, ප්රතිචාරශීලී සහ ප්රයෝජනවත් පරිසරයක් සපයයි.
අනාගතයේ MetaboApps වැඩිදුරටත් සංරචනාත්මක උපාංග, ග්රහණ අනුමාන සහ ප්රතිඵල විවරණ උපකරණ ලෙස පරිවර්තනය වීමට නියමිතයි. එමඟින් මෙන්ටාබොලොමික දත්ත විශ්ලේෂණය තවත් ලාභදායී, ප්රවේශය ලැබෙන, සහ අන්තර්ජාලයෙහි පවතින දත්ත මත පදනම් වූ පර්යේෂණයක් බවට පත්වේ.
