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J-GLOBAL ID：202002235579785604   整理番号：20A0981729

in silicoフラグメンテーション予測と共に質量スペクトル分子ネットワーキングと教師なし部分構造アノテーショントピックモデリングの組合せを用いたPheretima aspergillum(E.Perrier)中の化学物質の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation of the chemical compounds in Pheretima aspergillum (E. Perrier) using a combination of mass spectral molecular networking and unsupervised substructure annotation topic modeling together with in silico fragmentation prediction

著者 (7件)： Cheng Tao-Fang (School of Pharmacy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Zhang Yu-Hao (Institute of Interdisciplinary Complex Research, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, 201203, China) ,  Ye Ji (School of Pharmacy, Second Military Medical University, Shanghai, 200433, China) ,  Jin Hui-Zi (School of Pharmacy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Zhang Wei-Dong (School of Pharmacy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Zhang Wei-Dong (School of Pharmacy, Second Military Medical University, Shanghai, 200433, China) ,  Zhang Wei-Dong (Institute of Interdisciplinary Complex Research, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, 201203, China)
資料名： Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis  (Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis)
巻： 184  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0876A  ISSN： 0731-7085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非標的質量分析は,伝統的漢方薬の非常に複雑で多様な成分の迅速な構造解明における最も挑戦的で意味のある段階の一つである。具体的には,未知化合物を同定する面倒で時間のかかる方法である。ここでは,PheretimaAspergillus(E.Perrier)(Di-Long,DL)における化学構造のアノテーションを説明するために,ワークフローを提案した。最初に,四重極飛行時間型質量分析(UHPLC-QTOFMS)と結合した超高速液体クロマトグラフィーを,非標的質量スペクトルデータを得るために実行した。次に,スペクトルデータを,ネットワークを作り出し,教師なしのサブ構造アノテーショントピックモデリング(MS2LDA)を用いて,Mas2Motifs(共起フラグメントと中立損失)を抽出するために,グローバル自然製品社会分子ネットワーク(GNPS)プラットフォームにアップロードした。最後に,MS2LDAの提案したワークフローを用いて,質量スペクトル分子ネットワーク化とin silicoフラグメンテーション予測を組み合わせて,構造解析を行った。結果として,DLからの合計124の化合物が効果的に特性化され,そのうち89(7つのフランスルホン酸,57のリン脂質および25のカルボキサミド)がDLからの潜在的に新しい化合物として同定された。本論文で示した結果はDLの化学組成の理解を著しく改善し,DLの品質管理,基礎となる薬理学および機構の将来研究のための固体科学的基礎を提供する。さらに,提案したワークフローをTCMから未知の分子のアノテーションを加速するために初めて使用した。さらに,このワークフローはTCMからの未知の未知の未知数の特性化の効率を増加させ,TCMにおける天然の製品薬物を発見する重要な段階である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学組成 ,  *質量スペクトル ,  質量分析 ,  品質管理 ,  ネットワーク ,  スルホン酸 ,  リン脂質 ,  *フラグメンテーション ,  四重極 ,  漢方製剤 ,  ワークフロー ,  *アノテーション ,  酸素複素環化合物
準シソーラス用語： 化学構造 ,  *in silico , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： UHPLC-QTOFMS ,  質量スペクトル分子ネットワーキング ,  MS2LDA ,  in silico予測 ,  Pheretimaaspergillum(E.Perrier)

分類 (2件)： 有機化合物の各種分析  (CC08034J) ,  生薬一般  (GX06010Y)

物質索引 (1件)： フラン

タイトルに関連する用語 (10件)： フラグメンテーション ,  予測 ,  質量スペクトル ,  分子 ,  ネットワーキング ,  教師 ,  部分構造 ,  組合せ ,  化学物質 ,  研究