代謝産物の同定とキャラクタリゼーションのための新しい実時間ライブラリ探索駆動データ収集戦略【JST・京大機械翻訳】

Bills Brandon; Barshop William D.; Sharma Seema; Canterbury Jesse; Robitaille Aaron M.; Goodwin Michael; Senko Michael W.; Zabrouskov Vlad

文献

J-GLOBAL ID：202202237841636183 整理番号：22A0972098

代謝産物の同定とキャラクタリゼーションのための新しい実時間ライブラリ探索駆動データ収集戦略【JST・京大機械翻訳】

Novel Real-Time Library Search Driven Data Acquisition Strategy for Identification and Characterization of Metabolites

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著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 94 号： 9 ページ： 3749-3755 発行年： 2022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：短報発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

薬物発見またはメタボロミクスにおける新規代謝産物の構造特性化は,最も挑戦的な課題の1つである。種々の解離モードと組み合わせたマルチレベルフラグメンテーション(MSn)に基づくアプローチが,未知化合物の構造帰属を容易にするために頻繁に利用される。MS前駆体の各々がMSnを受けるので,装置サイクル時間は複雑な試料の単一LCランで分析された前駆体の全数を制限することができる。これは,連続実験で低濃度分析物を目標とするいくつかの分析への分割データ収集を必要とする。ここでは,Met-IQと名付けた新しいLC/MSデータ収集戦略を示し,MSn取得を行う決定を,実験MS2スペクトルと既知化合物に対する参照スペクトルライブラリーにおけるスペクトルの類似性に基づいて実時間で自動的に行った。ライブラリにおけるスペクトルの類似性が見出されるならば,機器はMS3スペクトルのような決定依存事象を実行する。強度ベース,データ依存MSn実験と比較して,MS3の限られた数だけがMet-IQを用いて誘発され,全体のMS2機器サンプリング速度を増加させた。この戦略をヒト肝臓ミクロソームとインキュベートしたAmprenvirus試料に適用した。MS2スペクトルの数は,MS3が各前駆体に対して誘発されたデータ依存実験と比較して2倍増加し,その結果,14-34%のよりユニークな潜在的代謝産物の同定をもたらした。さらに,MS2フラグメントを,構造帰属に関連するMS3データの取得を最大化するために,有用な構造情報,特により高い質量フラグメントの発生源の焦点を合わせるために選択した。記述したMet-IQ戦略は代謝実験に限定されず,既知の化合物(s)に構造的に関連する未知化合物の検出を追求する分析試料に適用できる。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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質量分析

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