Neutral Loss Mass Spectral Data Enhances Molecular Similarity Analysis in METLIN.
Neutral Loss Mass Spectral Data Enhances Molecular Similarity Analysis in METLIN.
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DOI：
10.1021/jasms.1c00343
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发表时间：
2022-03-02
影响因子：
3.2
通讯作者：
Siuzdak G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aisporna A;Benton HP;Chen A;Derks RJE;Galano JM;Giera M;Siuzdak G
中性丢失（NL）光谱数据是MS 2数据的一面镜子，是分子发现和相似性分析的一个有价值但尚未开发的资源。串联质谱（MS 2）数据可有效鉴别已知分子和推定鉴别新的、先前未表征的分子（未知物）。然而，单独的MS 2数据在表征结构相关分子方面是有限的。为了便于未知识别和补充METLIN-MS 2碎片离子数据库以表征结构相关的分子，我们创建了MS 2到NL转换器作为METLIN平台的一部分。该转换器已被用于将METLIN的MS 2数据转换为超过860，000个单个分子标准品的中性损失数据库（METLIN-NL）。该平台包括MS 2到NL转换器和图形用户界面，可对MS 2和NL数据进行比较分析。NL光谱数据的例子显示与oxylipin类似物和两个结构相关的他汀类分子，以证明NL光谱和他们的能力，以帮助表征结构相似性。用于生成NL光谱数据的镜像MS 2数据为化学和代谢物结构表征提供了独特的维度。
Neutral loss (NL) spectral data presents a mirror of MS2 data, and is a valuable yet largely untapped resource for molecular discovery and similarity analysis. Tandem mass spectrometry (MS2) data is effective for the identification of known molecules and the putative identification of novel, previously uncharacterized molecules (unknowns). Yet, MS2 data alone is limited in characterizing structurally related molecules. To facilitate unknown identification and complement the METLIN-MS2 fragment ion database for characterizing structurally related molecules, we have created a MS2 to NL converter as a part of the METLIN platform. The converter has been used to transform METLIN’s MS2 data into a neutral loss database (METLIN-NL) on over 860,000 individual molecular standards. The platform includes both the MS2 to NL converter and a graphical user interface enabling comparative analyses between MS2 and NL data. Examples of NL spectral data are shown with oxylipin analogues and two structurally related statin molecules to demonstrate NL spectra and their ability to help characterize structural similarity. Mirroring MS2 data to generate NL spectral data offers a unique dimension for chemical and metabolite structure characterization.
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影响因子：
8.6
作者：
Djoumbou Feunang Y;Eisner R;Knox C;Chepelev L;Hastings J;Owen G;Fahy E;Steinbeck C;Subramanian S;Bolton E;Greiner R;Wishart DS
通讯作者：
Wishart DS
影响因子：
6.1
作者：
Lipan, Leontina;Collado-Gonzalez, Jacinta;Carbonell-Barrachina, Angel
通讯作者：
Carbonell-Barrachina, Angel
影响因子：
4
作者：
Flasch, Mira;Bueschl, Christoph;Warth, Benedikt
通讯作者：
Warth, Benedikt
DOI：
10.1093/bioinformatics/btx582
发表时间：
2018-01-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Wandy J;Zhu Y;van der Hooft JJJ;Daly R;Barrett MP;Rogers S
通讯作者：
Rogers S
影响因子：
8.8
作者：
Young, Reuben S. E.;Bowman, Andrew P.;Blanksby, Stephen J.
通讯作者：
Blanksby, Stephen J.