Molecular networking as a dereplication strategy.
Molecular networking as a dereplication strategy.
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DOI：
10.1021/np400413s
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发表时间：
2013-09-27
影响因子：
5.1
通讯作者：
Dorrestein PC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang JY;Sanchez LM;Rath CM;Liu X;Boudreau PD;Bruns N;Glukhov E;Wodtke A;de Felicio R;Fenner A;Wong WR;Linington RG;Zhang L;Debonsi HM;Gerwick WH;Dorrestein PC
天然产物发现计划的一个主要目标是快速从复杂的生物提取物中分离出已知实体。我们在这里展示了分子网络，一种基于化学相似性组织MS/MS数据的方法，是对传统去复制策略的有力补充。分子网络的成功衍生需要天然产物混合物的MS/MS光谱，以及已知标准、合成化合物或特征良好的生物体的MS/MS光谱，最好组织成强大的数据库。这种方法可以适应不同的电离平台，实现了来自环境电离、直接进样和基于LC的方法的MS/MS数据的交叉关联。分子网络不仅从复杂的混合物中分离出已知分子，而且还捕获了相关的类似物，这对许多其他的去复制策略来说是一个挑战。为了说明它作为去复制工具的实用性，我们将基于质谱学的分子网络应用于一系列不同的海洋和陆地微生物样本，展示了包括类似物在内的58个分子的去复制。
A major goal in natural product discovery programs is to rapidly dereplicate known entities from complex biological extracts. We demonstrate here that molecular networking, an approach that organizes MS/MS data based on chemical similarity, is a powerful complement to traditional dereplication strategies. Successful dereplication with molecular networks requires MS/MS spectra of the natural product mixture along with MS/MS spectra of known standards, synthetic compounds, or well-characterized organisms, preferably organized into robust databases. This approach can accommodate different ionization platforms, enabling cross correlations of MS/MS data from ambient ionization, direct infusion, and LC-based methods. Molecular networking not only dereplicates known molecules from complex mixtures, it also captures related analogs, a challenge for many other dereplication strategies. To illustrate its utility as a dereplication tool, we apply mass spectrometry-based molecular networking to a diverse array of marine and terrestrial microbial samples, illustrating the dereplication of 58 molecules including analogs.
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影响因子：
14.9
作者：
Benson DA;Cavanaugh M;Clark K;Karsch-Mizrachi I;Lipman DJ;Ostell J;Sayers EW
通讯作者：
Sayers EW
DOI：
10.1016/j.jasms.2008.08.002
发表时间：
2008-12-01
影响因子：
3.2
作者：
Chen, Kan;Rannulu, Nalaka S.;Cole, Richard B.
通讯作者：
Cole, Richard B.
影响因子：
5.1
作者：
Clark, Benjamin R.;Engene, Niclas;Teasdale, Margaret E.;Rowley, David C.;Matainaho, Teatulohi;Valeriote, Frederick A.;Gerwick, William H.
通讯作者：
Gerwick, William H.
影响因子：
4.4
作者：
Frank, Ari M.;Savitski, Mikhail M.;Pevzner, Pavel A.
通讯作者：
Pevzner, Pavel A.
影响因子：
2.7
作者：
Bandeira, Nuno
通讯作者：
Bandeira, Nuno