基于与代谢分子网络集成的时间分阶离离子列表动态检测的Yangxinshi片的代谢概况

科学领域:

• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 代谢学 代谢学 代谢学
• 分析化学 分析化学

背景情况:

• 了解传统中医 (TCM) 成分的体内代谢命运对于阐明它们的疗效至关重要.
• 金石片 (YXST) 是一种TCM配方,需要全面的代谢分析.
• 现有的分析方法在复杂的生物样本中检测低丰度代谢物时面临挑战.

研究的目的:

• 开发和应用一个全面的分析策略来表征YXST在老鼠中的体内代谢概况.
• 在生物矩阵中识别和注释原型组件及其代谢物.
• 为了进一步了解TCM疗效的物质基础.

主要方法:

• 开发一种新的数据采集模式:背景减去辅助的虚拟多边形质量缺陷过器,具有时间分级的首选离子列表和主动排除 (BS-VPMDF-tsPIL-AE).
• 利用代谢分子网络 (MMN) 进行自动化路径映射和代谢物注释.
• 应用深度学习辅助的质量缺陷过 (MDF) 进行代谢物类型的智能分类.
• 集成虚拟多边形质量缺陷波器 (VP-MDF) 和时间分阶段的首选离子列表 (tsPIL),以提高MS/MS覆盖率并减少干扰.

主要成果:

• 在大鼠血中鉴定了134种药物衍生成分 (75种原型,59种代谢物).
• 在大鼠尿液中鉴定了165种药物衍生成分 (83种原型,82种代谢物).
• 通过与标准进行比较,初步识别了血中的29个原型成分和尿液中的31个原型成分.
• 开发的方法有效地提高了复杂的生物矩阵中低丰度化合物的检测.

结论:

• 这种新的分析策略使得天然产品的体内代谢指纹能够进行全面的表征.
• 该方法成功识别了许多YXST衍生成分和代谢物,提供了对其药理动力学特征的见解.
• 这项工作为TCM研究提供了一个强大的平台,有助于理解TCM治疗效果的物质基础.