使用生物转化规则和全球分子网络的非目标代谢学分子结构发现
Margaret R Martin1, Wout Bittremieux2, Soha Hassoun1,3
1Department of Computer Science, Tufts University, Medford, Massachusetts 02155, United States.
Analytical chemistry
|February 4, 2025
概括
一种名为基于生物转换的注释方法 (BAM) 的新方法改善了在非目标质谱学中的代谢物注释. BAM增强了从双重质谱中的分子结构的识别,推进了代谢学研究.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 质谱测量质量谱测量
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 非定向质谱对代谢学至关重要,但由于低的并联质谱注释率而受到影响.
- 准确的代谢物识别对于理解生物途径和生命的分子基础至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的数据驱动方法,以增强非定向质谱中的代谢物注释.
- 通过使用生化反应原理,改进从双重质谱中的分子结构的识别.
主要方法:
- 介绍基于生物转换的注释方法 (BAM),一种新的计算方法.
- 利用生物化学反应固有的分子结构相似性和生物转化规则.
- 将生物转化规则应用于具有高光谱相似性的已知""分子,以假设和排名未知"嫌疑"分子的结构.
主要成果:
- 在一个大规模的分子网络中,BAM在注释查询光谱方面取得了成功.
- 该方法在将正确的分子结构分配给疑似病例时,取得了24.2%的成功率.
- 在代谢物注释准确性和吞吐量方面观察到显著的进步.
结论:
- BAM代表了对基于非定位质谱的代谢学中的代谢物注释的重大进步.
- 数据驱动的,基于生物转换的方法有效地解决了低光谱注释率的挑战.
- 这种方法有望通过改进的代谢数据解释加速生物和生物医学研究的发现.
