IodoFinder:在非目标LC-MS/MS分析中以机器学习为指导识别含化学品
Tingting Zhao1, Qiming Shen2, Xing-Fang Li2
1Department of Chemistry, Faculty of Science, University of British Columbia, Vancouver Campus, 2036 Main Mall, Vancouver, British Columbia V6T 1Z1, Canada.
本研究介绍了IodoFinder,这是一种机器学习工具,可以使用质谱测量来识别有毒的化消毒副产品 (I-DBPs). 它可以在正和负电离模式中准确检测这些化合物,改善环境和健康风险评估.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 分析化学 分析化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 化消毒副产品 (I-DBPs) 是有毒的环境污染物.
- 目前用于I-DBP识别的质谱法仅限于负电离模式.
- 许多I-DBPs仅在正电离模式下被检测出来,从而造成了识别差距.
研究的目的:
- 开发一种机器学习策略,以识别阳性和阴性电离模式中的化化合物 (I-化合物).
- 创建一个用户友好的程序,IodoFinder,从质谱数据进行简化I化合物识别.
- 提高环境样本中已知和未知的I-DBPs的识别.
主要方法:
- 机器学习模型 (随机森林) 在381个I化合物的6000多个MS/MS光谱上受过训练.
- 识别了五个特征性的I-包含正态中性损失和一个负态的I-片段.
- 将模型集成到IodoFinder,这是一个用于处理LC-MS数据的Python程序.
主要成果:
- 在两种电离模式中,IodoFinder在识别161个I化合物标准方面实现了超过96%的准确性.
- 对DBP混合物的应用确定了19个具有注释结构的I-DBP和17个具有分配公式的DBP.
- 发现了12个新的和3个已确认的I-DBP,显著扩大了已知的I-DBP景观.
结论:
- IodoFinder有效地解决了在正电离模式下I-DBP检测的局限性.
- 该工具有助于发现新型I-DBPs,这对于了解它们对健康的影响至关重要.
- 预计IodoFinder将通过改善I化合物的识别来推进暴露组研究.
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