使用R编程语言的高分辨率质谱数据挖掘策略,快速注释吸收的原型和代谢物的gypenosides

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
• 药理学 药理学是指药理学的学科.

背景情况:

• 对天然产品化合物和代谢物的准确注释至关重要,但具有挑战性.
• 了解体内代谢途径需要有效的分析技术.

研究的目的:

• 制定一项综合战略,以快速准确地在体内对天然产品原型和代谢物进行分析.
• 建立一个gypenosides成分数据库,并应用先进的过技术来识别代谢物.

主要方法:

• 开发一个gypenosides组成数据库.
• 使用R编程进行样本选择和虚拟代谢物数据库构建.
• 应用多边形和肯德里克质量缺陷过用于注释.

主要成果:

• 成功地应用了注释策略来识别小鼠血清中的gypenosides原型和代谢物.
• 标注36种原型和108种代谢产物,包括gypenoside LXXV的原型和8种代谢产物.
• 验证了拟议的注释策略的可行性和可用性.

结论:

• 开发的策略使得自然产品原型和代谢物在体内能够有效和准确地识别.
• 提供了关于gypenosides代谢过程的新见解.
• 为天然产品研究和药物发现提供了一种有价值的方法.