基于以片段为中心的数据库与片段网络估算代谢物分类与结构
定量方法
2021-01-12 v1 分子网络
摘要
代谢物结构鉴定已成为基于质谱的代谢组学研究的重大瓶颈。迄今已开发了大量质谱数据库和搜索算法以解决此问题。然而，两个关键问题仍然存在：数据库中化学成分记录覆盖率低，以及与实验设备和参数设置相关的显著 MS/MS 谱变异。本工作中，我们将分子片段视为代谢组分的基元构建块，其在 MS/MS 谱中具有相对一致的信号。从自下而上的视角，我们通过重组人类代谢组数据库（HMDB）的数据构建了以片段为中心的数据库 MSFragDB，并开发了无强度搜索算法，根据用户输出来搜索并排序最相关的代谢物。我们还提出了片段网络的概念，一种编码分子片段间关系的图结构，以寻找指示特定化学结构的相近基序。尽管基于与 HMDB 相同的数据集，验证结果表明 MSFragDB 具有更高的命中率，并且进一步在数据库中缺失相应化学成分时估算查询谱可能所属的分类。在片段网络辅助下，MSFragDB 还被证明能够在 MS/MS 谱受前体污染时估算正确结构。所提策略具有通用性，可被现有数据库采用。我们相信 MSFragDB 和片段网络能利用现有数据提升结构鉴定的性能。该数据库的测试版可免费获取：www.xrzhanglab.com/msfragdb/。
引用
@article{arxiv.2101.03784,
title = {Estimate Metabolite Taxonomy and Structure with a Fragment-Centered Database and Fragment Network},
author = {Hansen Zhao and Xu Zhao and Huan Yao and Jiaxin Feng and Sichun Zhang and Xinrong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03784},
year = {2021}
}