Quantitative Methods

대량 분석의 미래 질량 스펙트럼에서 구조 예측

액체 크로마토그라피 질량 분석법(LC-MS)을 기반으로 한 대사물질omics와 노출omics는 생물학적 샘플 내에서 감지 가능한 작은 분자들을 측정하는 것을 목표로 합니다. 이러한 결과는 대사 변화 및 질병 메커니즘에 대한 가설 생성 발견을 용이하게 하고, 환경 노출과 그들이 인간 건강에 미치는 영향에 대한 정보를 제공합니다. 대사물질omics와 노출omics는 LC의 높은 해상도 및 MS의 높은 질량 측정 정확도 덕분에 가능해졌습니다. 하지만, 이러한 연구에서 대부분의 신호들은 기존 스펙트럼 라이브러리가 LC-MS/MS로 포착된 광범위한 화학 공간을 거의 다 커버하지 못하기 때문에 전통적인 라이브러리 검색을 통해 식별하거나 주석하기 어렵습니다. 이러한 도전과제를 해결하고 대사물질omics와 노출omics의 전체 잠재력을 발휘하기 위해, 단일 질량 스펙트럼을 기반으로 화합물을 예측하는 여러 계산적 접근법이 개발되었습니다. 이러한 접근법들에 대한 출판된 평가는 다른 데이터셋과 평가를 사용했습니다. 실제 응용 프로그램을 위한 예측 워크플로우를 선택하고 더 나아갈 방향을 식별하기 위해, 최신 예측 알고리즘의 체계적인 평가를 수행하였습니다. 특히, 다양한 유형의 부가물에 대한 공식 예측 및 구조 예측의 정확도를 평가했습니다. 이로 인해 실제 성능 기준을 설정하고, 중요한 병목 현상을 식별하며, MS 기반 화합물 예측을 향상시키는 데 도움이 되는 지침을 제공하였습니다.