机器学习液体染色学保留时间预测模型增强了尿样代谢物分析的dansylation战略
Eunwoo Choi1, Won Jun Yoo1, Hwa-Yong Jang1
1Department of Chemistry, Sogang University, Seoul 04107, Republic of Korea.
一个新的软件使用人工神经网络预测液态染色学-质谱学化代谢物的保留时间. 这种工具有助于识别尿液等复杂样品中的未知代谢物.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 分析化学 分析化学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 化代谢学策略通过向胺和基来简化复杂的代谢物混合物.
- 不同同位素标记与LC-MS相结合,可以准确量化代谢物的相对量化.
研究的目的:
- 开发一个具有图形用户界面 (GUI) 的独立软件,用于预测丹西化代谢物的保留时间 (RTs).
- 加强在LC-MS分析中识别非向代谢物.
主要方法:
- 一个人工神经网络 (ANN) 机器学习模型被训练使用来自DnsID数据库的315种dansylated尿液代谢物.
- 该ANN模型在预测LC-RTs方面的准确性得到了验证.
主要成果:
- 该ANN LC-RT预测模型在30分钟的LC运行中实现了0.74分钟的平均绝对偏差.
- 预测准确性仍然很高,即使对于具有双双丹基化位点 (氨基和基) 的代谢物,产生异构体形式.
- 该软件在人体尿样中成功识别了代谢物.
结论:
- 开发的软件提供了一个可靠和用户友好的工具,用于预测dansilated代谢物RTs.
- 这有助于在LC-MS数据中识别未知的代谢物,改善代谢分析.
- 该软件在识别生物样本中的代谢物,如尿液等方面具有实际应用.
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