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J-GLOBAL ID：201902256553043836   整理番号：19A2357881

未知の代謝産物同定のための深部MS/MS支援構造類似性スコアリング【JST・京大機械翻訳】

Deep MS/MS-Aided Structural-Similarity Scoring for Unknown Metabolite Identification

著者 (4件)： Ji Hongchao (College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, People’s Republic of China) ,  Xu Yamei (College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, People’s Republic of China) ,  Lu Hongmei (College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, People’s Republic of China) ,  Zhang Zhimin (College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, People’s Republic of China)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 91  号： 9  ページ： 5629-5637  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： タンデム質量分析(MS/MS)は,それが構造情報の豊富さを提供することができるので,代謝産物の構造アノテーションのための作業者である。現在,代謝産物の同定は,主に公共または自家スペクトルデータベースに対する実験スペクトルの質問に依存している。同定はデータベースにおける利用可能なスペクトルにより厳しく制限される。メタボロームは多数の異なる機能的代謝産物からなるが,全メタボロームは生物反応を介して限られた数の初期代謝産物から誘導される。各生物反応において,反応物と生成物はしばしばいくつかのサブ構造を変化させるが,まだ構造的に関連している。これらの構造的に関連する代謝産物は,しばしば関連するMS/MSスペクトルを有し,既知の代謝産物を通して未知の代謝産物を同定する可能性を提供する。しかし,MS/MSスペクトルと構造類似性の間の内部関係を調べることは困難である。本研究では,MS/MSスペクトルと深いニューラルネットワークを用いて未知の代謝産物の構造類似性を知ることができるMS/MS支援構造類似性評価(DeepMASS)のための深い学習に基づくアプローチを提示した。KEGGにおける662化合物のMS/MSスペクトルと,Shimadzu LC-ESI-IT-TOF及びBruker Compact LC-ESI-QTOFで測定した男性不妊研究からのバイオマーカーに関する外部試験により,DeepMASSを評価した。結果は,未知化合物の同定が,その構造関連代謝産物がデータベースにおいて利用可能であるならば,有効であることを示した。それは,既存のMS/MSデータベースに対する代謝産物の同定範囲を拡張するための効果的なアプローチを提供する。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： タンデム質量分析 ,  アノテーション ,  男性不妊症 ,  *類似性 ,  *代謝産物 ,  質量スペクトル ,  データベース ,  スペクトル ,  ニューラルネットワーク ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： KEGG ,  反応物 ,  メタボローム ,  スコア化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 質量分析  (CC03013N) ,  生体物質一般  (EB02010G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 代謝産物 ,  同定 ,  深部 ,  支援 ,  類似性 ,  スコアリング