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J-GLOBAL ID：202202262389541588   整理番号：22A0885068

脂質のイオン移動度質量分析のための衝突断面積値の最小絶対収縮と選択演算子に基づく予測【JST・京大機械翻訳】

Least absolute shrinkage and selection operator-based prediction of collision cross section values for ion mobility mass spectrometric analysis of lipids

著者 (6件)： Wang Jian-Ying (State Key Laboratory of Natural Medicines, Department of Chinese Medicines Analysis, School of Traditional Chinese Pharmacy, China Pharmaceutical University, No. 24 Tongjia Lane, Nanjing, China. [e-mail] [e-mail]) ,  Yin Ying-Hao ,  Zheng Jia-Yi ,  Liu Li-Fang ,  Yao Zhong-Ping ,  Xin Gui-Zhong
資料名： Analyst  (Analyst)
巻： 147  号： 6  ページ： 1236-1244  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0392A  ISSN： 0003-2654  CODEN： ANALAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イオン移動度質量分析(IM-MS)から発生する衝突断面積(CCS)値は,脂質同定を容易にするために一般的に採用されている。しかし,これは限られた利用可能な脂質標準によって妨げられる。最近,予測精度は一般的に良くないが,脂質異性体の予測CCS値はほとんど同じであるが,CCS値は計算により予測された。この課題に取り組むために,最小絶対収縮と選択オペレータ(LASSO)ベースの予測法を,この研究における脂質のCCS値の予測のために開発した。この方法では,一連の分子記述子をスクリーニングし,異なる脂質異性体間の構造における微妙な差異を反映するために最適化した。脂質に対する標準CCS値(合計365)と共に分子記述子の使用はLASSOモデルの精度と精度を顕著に改善した。その精度を,独立データセットを用いて<1.1%の中央値相対誤差(MREs)で外部的に検証した。この手法はcis/trans及びsn-位置異性体の分化を可能にすることを示した。結果はまた,LASSOベースの予測方法がIM-MSベースのリピドミクスにおける偽陽性同定を実際に減少できることを示した。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  最適化 ,  *質量分析 ,  *断面積 ,  オペレータ ,  生物学 ,  *脂質 ,  異性体 ,  同定 ,  構造異性体
準シソーラス用語： 位置異性体 ,  *衝突断面積 ,  誤検出 ,  予測精度 ,  相対誤差 ,  リピドミクス ,  *イオン移動度質量分析 ,  分子記述子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 質量分析  (CC03013N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脂質 ,  イオン移動度質量分析 ,  衝突断面積 ,  収縮 ,  演算子 ,  予測