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Updated: Jan 14, 2026
14:18
A Strategy for Sensitive, Large Scale Quantitative Metabolomics
Published on: May 27, 2014
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SMILES调整:一种动态编程方法,用于调整代谢产物和其他小型有机分子
Alexis L Tang1, David A Liberles2
1Center for Computational Genetics and Genomics and Department of Biology, Temple University, 1900 N. 12Th Street, Philadelphia, PA, 19122, USA.
BMC bioinformatics
|October 17, 2025
概括
本研究介绍了一种新的算法,用于使用简化分子输入线输入系统 (SMILES) 格式对准小型有机分子. 该方法量化了代谢途径中的分子转变,揭示了对结构变化和途径动态的洞察力.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 生物化学 生物化学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 现有的工具缺乏对小型有机分子进行全球分子对齐的能力.
- 需要计算方法来评估化学相似性和评估生物化学转换.
- 了解代谢途径的结构变化对于生物研究至关重要.
研究的目的:
- 在简化分子输入线输入系统 (SMILES) 格式中引入分子对齐的新算法.
- 量化分子转化和评估代谢途径中的化学相似性.
- 研究从线性路径向周期性路径的过渡.
主要方法:
- 开发了一种基于尼德尔曼-温斯算法的新型分子对齐算法.
- 修改了评分功能,以适应分子数据,利用原子部分电荷.
- 应用该算法来分析代谢途径,包括克雷布斯循环,酸途径和糖解.
主要成果:
- 该算法在克雷布斯循环中的已知化学转换中成功对齐了原子.
- 酸途径和糖解中的量化代谢转化.
- 在周期性路径中确定了一个中点不相似度峰值,在线性路径中逐渐减少相似度.
结论:
- 开发的算法有效量化了分子转换,并突出了代谢途径的结构变化.
- 这项研究为线性和周期性路径结构之间的差异提供了宝贵的见解.
- 实现算法的软件是公开可用的,用于研究.
