Suppr超能文献

分子结构数据库挖掘:基于碎片质谱数据的小分子鉴定。

Mining molecular structure databases: Identification of small molecules based on fragmentation mass spectrometry data.

机构信息

Lehrstuhl für Bioinformatik, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Ernst-Abbe-Platz 2, Jena, 07743, Germany.

Bioinformatik für Hochdurchsatzverfahren, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Leutragraben 1, Jena, 07743, Germany.

出版信息

Mass Spectrom Rev. 2017 Sep;36(5):624-633. doi: 10.1002/mas.21489. Epub 2016 Jan 13.

Abstract

Mass spectrometry (MS) is a key technology for the analysis of small molecules. For the identification and structural elucidation of novel molecules, new approaches beyond straightforward spectral comparison are required. In this review, we will cover computational methods that help with the identification of small molecules by analyzing fragmentation MS data. We focus on the four main approaches to mine a database of metabolite structures, that is rule-based fragmentation spectrum prediction, combinatorial fragmentation, competitive fragmentation modeling, and molecular fingerprint prediction. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Mass Spec Rev 36:624-633, 2017.

摘要

质谱(MS)是分析小分子的关键技术。对于新型分子的鉴定和结构阐明,需要超越简单的光谱比较的新方法。在这篇综述中,我们将介绍通过分析碎片 MS 数据帮助鉴定小分子的计算方法。我们专注于四种主要方法来挖掘代谢物结构数据库,即基于规则的碎片光谱预测、组合碎片、竞争碎片建模和分子指纹预测。2016 年 Wiley 期刊,Inc. 质谱评论 36:624-633,2017 年。

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