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J-GLOBAL ID:202002240345047187   整理番号:20A2567099

MS nデータを用いたヒドロキシル化部位の正確な同定を含むスフィンゴ脂質の自動アノテーション【JST・京大機械翻訳】

Automated Annotation of Sphingolipids Including Accurate Identification of Hydroxylation Sites Using MSn Data
著者 (7件):
資料名:
巻: 92  号: 20  ページ: 14054-14062  発行年: 2020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)
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スフィンゴ脂質は,多くの重要な細胞機能に関与する不均一な脂質カテゴリーを構成する。スフィンゴ脂質のハイスループット分析のため,タンデム質量分析(MS/MS)は選択の方法であり,同時に数百から数千の種を検出するための十分な感度,構造情報,および定量的精度を提供する。グリセロール類およびリン脂質は主に非ヒドロキシル化であるが,スフィンゴ脂質は典型的にジヒドロキシル化されている。しかし,1つまたは3つのヒドロキシル化部位を含む種がしばしば検出できる。スフィンゴ脂質長鎖塩基および脂肪族アシル部分上のヒドロキシル化部位数におけるこの可変性は,他の脂質カテゴリーよりも多くの等圧種およびフラグメントを生成する。この複雑性のため,スフィンゴ脂質種の自動注釈は挑戦的であり,不正確なアノテーションは一般的である。本研究では,この脂質カテゴリーに特異的な構造特性を考慮した脂質データアナライザ(LDA)「決定ルールセット」の概念の拡張を示した。MS/MSデータからのスフィンゴ脂質構造の自動注釈に固有の課題に対処するために,まず,真正標準からのスペクトルを用いて決定ルールセットを開発し,マウス脳とヒト血漿を含む生体試料への適用性を試験した。マウス脳試料に基づくベンチマーク試験は,感度と信頼性によって測定されるように,高度に改善された注釈品質を明らかにした。ソフトウェアの他の(スフィンゴ)-脂質クラスへの容易な伸展性と組み合わせたこのベンチマーク試験結果と,新規スフィンゴ脂質種の検出と正しく注釈付けする能力は,LDAを自動化スフィンゴ脂質分析,特に高スループット設定に広く適用出来る。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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脂質一般  ,  質量分析 
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