一个结构相似性网络辅助碰撞横截面预测间隔过策略,用于通过离子移动性质谱学复杂矩阵的多化合物识别
Jia-Hui Wen1, An-Qi Guo1, Meng-Ning Li1
1State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, No. 24 Tongjia Xiang, Nanjing, 210009, China.
一个新的策略,结构相似性网络辅助碰撞横截面预测间隔过 (SSN-CCSPIF),增强了离子移动性与质谱 (IM-MS) 分析相结合. 这种方法有效地表征复杂矩阵,并减少背景干扰.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算化学计算化学
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 与质谱学 (IM-MS) 结合的离子流动性对于复杂的矩阵分析具有强大作用.
- 挑战包括复杂的结构,数据解释和手动操作的低效率.
- 现有的方法在背景干扰和化合物分类方面扎.
研究的目的:
- 使用IM-MS开发一种自动化策略,以高效准确地分析使用IM-MS的复杂矩阵.
- 改进化学结构的表征,减少背景噪声.
- 建立一个可靠的方法,以进行全面的化学分析.
主要方法:
- 开发了一个结构相似性网络 (SSN) 方法,使用Tanimoto相似性和摩根指纹进行化合物分类.
- 使用定制Python软件实现了质量与电荷比率 (m/z) 和碰撞截面 (CCS) 的自动回归统计.
- 基于IM-MS的确定的过间隔为SSN类内的化合物选择提供了趋势线.
- 使用多维IM-MS数据解释来表征过化合物.
主要成果:
- 与其他方法相比,SSN-CCSPIF策略显著减少了背景干扰 (43.24%-43.92%).
- 成功鉴定了229种化合物,包括8种潜在的新化合物,这些化合物来自金科比洛巴提取物和滴水药丸.
- 通过整合IM分离来区分七个异构体对.
- 在分析复杂的IM-MS数据方面表现出高效率.
结论:
- SSN-CCSPIF战略提供了一种高效的方法来分析复杂的IM-MS数据.
- 这种方法使复杂矩阵的全面化学分析成为可能,揭示了它们的物质基础.
- 开发的策略克服了手工操作的局限性,并提高了结构特征的准确性.
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