使用SCORE-metabolite-ID方法对H NMR,MS和LC数据进行3D相关性,从复杂混合物中识别代谢物
Stephanie Watermann1, Marie-Christin Bode1, Thomas Hackl2,3
1Institute of Organic Chemistry, University of Hamburg, Martin-Luther-King-Platz 6, 20146, Hamburg, Germany.
这项研究引入了SCORE-metabolite-ID,这是一种使用NMR和MS数据识别复杂混合物中的代谢物的新方法. 它可以更快,更可靠地识别代谢物,而无需繁的隔离步骤.
科学领域:
- 自然产品化学 自然产品化学
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 复杂混合物中的代谢物识别是具有挑战性的,因为NMR频谱中的艰苦的隔离要求和信号重叠.
- 当前的方法往往与天然产品中代谢物数量高存在困难,阻碍了有效的分析.
研究的目的:
- 通过关联NMR和MS数据,开发一种从复杂混合物中直接识别代谢物的方法.
- 为了克服自然产品化学和代谢学中隔离和净化的瓶.
主要方法:
- 利用了核磁共振 (NMR) 和质谱 (MS) 数据的三维数学相关性.
- 开发了MATLAB应用程序SCORE-metabolite-ID (用于可靠的代谢物识别的半自动关联分析) 用于半自动数据关联.
- 综合色谱分化时间过程数据作为增强相关性的第三维.
主要成果:
- 成功证明了对相关的NMR和MS数据的半自动检测,将NMR信号与质量-电荷比联系起来.
- 通过人工混合物和松子样本的极性提取物验证了这一方法.
- 实现了40种代谢物的直接识别,包括两种特定化合物,其中一种首次在食品中确定.
结论:
- SCORE-metabolite-ID方法使已知代谢物在复杂混合物中的快速可靠的脱复制成为可能.
- 促进动态分析用于识别未知的化合物,显著改善代谢物识别工作流程.
- 在代谢学和天然产品化学中,为传统的基于隔离的方法提供了强大的替代方案.
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