一个算法驱动的智能挖矿和识别战略,用于自然产品质谱测量
Wenyi Yu1, Xunhao Zheng2, Xiaonong Li2
1Key Laboratory of Phytochemistry and Natural Medicines, Dalian Institute of Chemical Physics, Chinese Academy of Sciences, Dalian 116023, China; Jiangxi Provincial Key Laboratory for Pharmacodynamic Material Basis of Traditional Chinese Medicine, Ganjiang Chinese Medicine Innovation Center, Nanchang 330000, China.
通过使用智能算法,MS-SMART有效地从复杂的植物提取物中识别出新型天然产品. 这种方法很快发现了新的化合物,加速了天然产品研究.
科学领域:
- 自然产品化学 自然产品化学
- 分析化学 分析化学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 使用MS/MS数据从复杂的植物提取物中识别新的化合物是具有挑战性的,因为结构的多样性.
- 对于MS/MS数据而言,现有的数据后处理技术缺乏具体性和精度,使得结构注释耗时.
研究的目的:
- 引入MS-SMART,这是一个创新的战略,用于高效的采矿和识别新的自然产品.
- 为了证明MS-SMART的可行性,以快速发现新型化合物,使用贝贝林类型化物作为案例研究.
主要方法:
- MS-SMART集成了三个智能算法:自动诊断离子挖掘,从非目标的MS/MS数据中快速化物过,以及结构性建议.
- 诊断离子被提取并根据参考数据验证.
- 柏柏林类化合物被过,并建议使用已知柏柏林的构建模块来构建它们的结构.
主要成果:
- 在各种植物物种中,MS-SMART有效地识别了大量的柏柏林类化物.
- 鉴定到的化合物的很大一部分是新发现的,许多化合物通过参考标准得到证实.
- 具体来说,分别在Stephaniae Epigaeae Radix,Coptidis Rhizoma,Phellodendri Chinensis Cortex,Phellodendri Amurensis Cortex和Corydalis Decumbentis Rhizoma中发现了103种,198种,60,80种和51种柏柏林.
结论:
- 在复杂的自然产品样本中,MS-SMART为快速发现和识别新化合物提供了一个新的研究范式.
- 该战略显著提高了从MS/MS数据中识别天然产品的效率和准确性.
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