协奏质谱数据的自适应建模:创建了METLIN 960K MRM数据库
Aries Aisporna1, Bill Webb1, Winnie Uritboonthai1
1Scripps Center for Metabolomics and Mass Spectrometry, The Scripps Research Institute, 10550 North Torrey Pines Road, La Jolla, California 92037, United States.
一个新的METLIN 960K MRM库提供了超过96万次从实验数据的转换,用于改进定量质谱. 该资源增强了分子检测灵敏度和可扩展性,用于各种应用.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 质谱测量质量谱测量
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 定量质谱,特别是多重反应监测 (MRM),至关重要,但由于可获得高质量的过渡数据和最佳碰撞能量 (CE) 值而受到限制.
- 现有的方法通常依赖于in silico碎片或启发式规则,这些规则可能缺乏准确性和实验验证.
研究的目的:
- 开发和介绍METLIN 960K MRM库,这是一个包含来自经验MS/MS数据的960,000多个转换的综合资源.
- 建立一个可扩展,独立于供应商的平台,用于敏感和特定的分子检测.
主要方法:
- 在正阴离子化模式中生成MRM转换,使用经验式支线式管道.
- 用AI BioSync完善管道,这是XCMS的增强,利用AI和机器学习进行光谱数据分析.
- 从MS/MS数据获得的四个离散能量 (0,10,20,40 eV) 的CE依赖强度配置文件的分线拟合,用于连续的CE建模和预测.
- 在AI BioSync中应用监督学习模型,以提高跨化学类的合精度和可重复性.
主要成果:
- 创建了METLIN 960K MRM库,包含9.6万个完全基于实验MS/MS数据的复合过渡.
- 验证证明了对100多种真实化合物的稳定检测到1nM,证实了灵敏度和可扩展性.
- 该图书馆扩大了针对性定量化的可访问化学空间,与以前的方法相比,提供了显著的改进.
结论:
- METLIN 960K MRM库提供了一个强大的,经过实验验证的资源,可以克服当前定量质谱学的局限性.
- 该资源直接适用于临床前药物开发和其他需要敏感和特定分子检测的领域.
- 人工智能增强的实证方法确保了高精度和广泛适用于各种化学和生物分析.
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