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通过分子群落网络对非靶向代谢组学中的分子多样性进行排序。

Ordering molecular diversity in untargeted metabolomics via molecular community networking.

作者信息

Coler Elizabeth A, Melnik Alexey, Lotfi Ali, Moradi Dana, Ahiadu Ben, Gomes Paulo Wender Portal, Patan Abubaker, Dorrestein Pieter C, Barnes Stephen, Boginski Vladimir, Semenov Alexander, Aksenov Alexander A

机构信息

Department of Chemistry, University of Connecticut, Storrs, CT, USA.

Arome Science Inc., Farmington, CT, USA.

出版信息

bioRxiv. 2024 Aug 7:2024.08.02.606356. doi: 10.1101/2024.08.02.606356.

Abstract

Nature's molecular diversity is not random but displays intricate organization stemming from biological necessity. Molecular networking connects metabolites with structural similarity, enabling molecular discoveries from mass spectrometry data using arbitrary similarity thresholds that can fracture natural metabolite families. We present molecular community networking (MCN), that optimizes connectivity for each metabolite, rescuing lost relationships and capturing otherwise "hidden" metabolite connections. Using MCN, we demonstrate the discovery of novel dipeptide-conjugated bile acids.

摘要

自然界的分子多样性并非随机产生,而是呈现出源于生物学必要性的复杂组织形式。分子网络将结构相似的代谢物连接起来,使得利用任意相似性阈值从质谱数据中进行分子发现成为可能,而这些阈值可能会破坏天然代谢物家族。我们提出了分子群落网络(MCN),它能优化每种代谢物的连接性,挽救失去的关系并捕捉其他“隐藏”的代谢物连接。利用MCN,我们展示了新型二肽共轭胆汁酸的发现。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/1da2/11312580/a5ae74dd3c41/nihpp-2024.08.02.606356v2-f0001.jpg

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