Assigning the Origin of Microbial Natural Products by Chemical Space Map and Machine Learning.
Assigning the Origin of Microbial Natural Products by Chemical Space Map and Machine Learning.
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DOI：
10.3390/biom10101385
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发表时间：
2020-09-28
期刊：
影响因子：
5.5
通讯作者：
Reymond JL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Capecchi A;Reymond JL
微生物天然产物是药物的重要来源，然而，其结构多样性仍然知之甚少。在这里，我们使用了我们最近报道的直径为四个键的MinHashed Atom Pair指纹（MAP 4），一种适用于不同大小分子的指纹，来分析天然产物图谱（NPTlas），这是一个包含25，523个细菌或真菌来源的NP的数据库。为了通过MAP4相似性可视化NPTlas，我们使用了降维方法树图（TMAP）。由此产生的交互式地图组织分子的物理化学性质和化合物的家庭，如肽和糖苷。值得注意的是，该图谱将细菌和真菌NP彼此分开，揭示了这两种化合物家族尽管具有相关的生物合成途径，但本质上是不同的。我们使用这些差异来训练能够区分细菌或真菌来源的NP的机器学习模型。
Microbial natural products (NPs) are an important source of drugs, however, their structural diversity remains poorly understood. Here we used our recently reported MinHashed Atom Pair fingerprint with diameter of four bonds (MAP4), a fingerprint suitable for molecules across very different sizes, to analyze the Natural Products Atlas (NPAtlas), a database of 25,523 NPs of bacterial or fungal origin. To visualize NPAtlas by MAP4 similarity, we used the dimensionality reduction method tree map (TMAP). The resulting interactive map organizes molecules by physico-chemical properties and compound families such as peptides and glycosides. Remarkably, the map separates bacterial and fungal NPs from one another, revealing that these two compound families are intrinsically different despite their related biosynthetic pathways. We used these differences to train a machine learning model capable of distinguishing between NPs of bacterial or fungal origin.
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影响因子：
5.6
作者：
Awale, Mahendra;Sirockin, Finton;Reymond, Jean-Louis
通讯作者：
Reymond, Jean-Louis
影响因子：
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作者：
Di Bonaventura I;Jin X;Visini R;Probst D;Javor S;Gan BH;Michaud G;Natalello A;Doglia SM;Köhler T;van Delden C;Stocker A;Darbre T;Reymond JL
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作者：
Jin X;Awale M;Zasso M;Kostro D;Patiny L;Reymond JL
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作者：
Capecchi, Alice;Probst, Daniel;Reymond, Jean-Louis
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Reymond, Jean-Louis