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mzLogic 데이터 분석 알고리즘
mzLogic으로 미확인 저분자 식별 가속화
mzLogic 데이터 분석 알고리즘은 충분한 고품질 고분해능 MSn 질량 분석 데이터가 있음에도 불구하고 스펙트럼 라이브러리에 일치하는 항목이 없어 미확인 상태로 남게 되는 경우와 같이 저분자 특성 분석 및 식별에 있어 가장 큰 문제 중 하나를 해결합니다.
mzLogic은 mzCloud 온라인 고급 질량 스펙트럼 라이브러리에서 사용할 수 있는 광범위한 단편화 정보를 수많은 온라인 구조 데이터베이스의 정보와 결합합니다. 따라서 mzLogic을 사용하면 수천 개의 잠재적 구조 후보 물질을 골라내고 스펙트럼 유사성과 하위 구조 정보에 기초하여 자동으로 순위를 매길 수 있으므로, 실제 미지 물질의 후보 물질을 높은 신뢰성으로 골라낼 수 있습니다.
mzLogic 알고리즘의 주요 장점
| 여러 라이브러리 및 데이터베이스의 이점 결합 | 미지 물질 식별에서 시간 소모적인 추측의 불확실성 제거 | 수천 개의 잠재적 후보 물질을 단 몇 개로 압축 |
|---|---|---|
| mzLogic은 다양한 온라인 구조 데이터베이스와 mzCloud의 광범위한 고품질 및 고분해능 정밀 질량 다단계(MSn) 단편화 정보를 결합하여 가장 높은 확률로 미지 물질을 신뢰성 있게 식별할 수 있는 기회를 제공합니다. | mzLogic은 mzCloud 및 기타 여러 데이터 소스의 데이터를 사용하여 MSn 데이터에서 공통의 하위 구조 특징을 식별하고 다음 식별 단계 전에 가능한 많은 단편화 데이터를 설명합니다. | 원소 조성을 사용하여 구조 데이터베이스를 검색하면 수천 개의 잠재적 후보 물질을 찾을 수 있습니다. mzLogic은 MSn 데이터와 mzCloud 단편화 데이터베이스 정보를 사용하여 구조적 유사성에 따라 수천 개의 잠재적 후보 물질을 신뢰할 수 있는 단 몇 개의 후보 물질로 줄이기 위해 가능한한 많은 구조 정보를 설명합니다. |
저분자 미지 물질에 맞는 스펙트럼이 없는 경우 어떻게 식별할 수 있습니까?
미확인 화합물 식별을 위한 mzLogic에 대해 자세히 알아보기
mzLogic: MSn 데이터 극대화
스펙트럼 라이브러리에 일치하는 항목이 없을 때 실제 미확인 미지 물질을 자동으로 식별하는 프로세스를 자동화하는 데 mzLogic이 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오. 스펙트럼 라이브러리 유사성 검색과 화학 물질 데이터베이스 검색을 결합하여 실제 단편화 데이터를 최대한 활용함으로써 가장 가능성이 높은 후보 물질의 순위를 결정하여 최종 제안합니다.
대사 및 약물 분석물, 식품 및 환경 시료, 신합성 약물 또는 추출물과 침출물에 대해 더욱 개선된 특성 분석과 이해가 필요한 경우 질량 스펙트럼 라이브러리와 온라인 데이터베이스를 사용하면 시료에서 화합물을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 화합물 등급, 새로운 불순물, 미묘한 화합물 변형 또는 대사 및 분해 산물 간의 교차가 증가함에 따라 사용 중인 라이브러리와 확실한 일치가 확인되지 않는 경우도 있습니다.
AcquireX와 같은 데이터 수집 도구와 일반적인 하드웨어 개선을 통해 종합적인 고분해능 정밀 질량 MS/MS 및 MSn 데이터 수집이 간소화되었습니다. 광범위한 화학적 다양성, 광범위한 단편화 및 신뢰할 수 있는 간결한 데이터가 포함된 질량 스펙트럼 라이브러리의 확보는 매우 어려운 과제입니다.
mzCloud 질량 스펙트럼 데이터베이스는 공개적으로 사용 가능한 온라인 질량 스펙트럼 단편화 라이브러리 중에서 가장 규모가 큰(총 스펙트럼 및 화합물당 데이터 측면에서) 데이터베이스입니다. 여기에는 포괄적인 고분해능 MS/MS 및 다단계 MSn 스펙트럼을 비롯하여 고분해능 정밀 질량(HRAM) 스펙트럼이 포함되어 있습니다. 각 항목에는 상당한 메타데이터가 포함되어 있으며, 가장 중요한 점은 콘텐츠의 품질에 대한 절대적인 신뢰성을 제공하기 위해 광범위한 선별 과정(필터링, 재보정, 평균화, 주석 처리 등)을 거쳤습니다.
High quality MS, MS/MS and MSn data can be used to interrogate the fully curated and annotated mass-spectral fragmentation library, mzCloud. Common substructural information can be used from the extensive fragmentation information to aid in unknown compound identification using mzLogic algorithm.
각 mzCloud 라이브러리 항목에는 광범위한 충돌 에너지 및 단편화 기법(충돌 유발 및 고에너지 충돌 분해, CID 및 HCD)을 사용하여 획득한 광범위한 단편화 정보가 포함되어 있습니다. 이러한 정보가 라이브러리 항목의 광범위한 화학적 다양성에 결합되면 미확인 구조 중 일부 또는 전체가 라이브러리 내의 기존 단편과 일치할 가능성이 높아집니다.
mzLogic reduction of putative candidates using online structural databases and the extensive fragmentation information contained within mzCloud.
위의 그림과 같이 mzLogic은 Mass Frontier 소프트웨어 및 Compound Discoverer 소프트웨어 패키지의 일부로 사용할 수 있으며 다음과 같이 작동합니다.
- 7000만 개 이상의 구조를 포함하는 ChemSpider와 같은 온라인 데이터베이스는 원소 조성을 사용하여 검색할 수 있습니다. Orbitrap 질량분석기의 고분해능 정밀 질량 기능을 사용하여 미세 동위원소 정보를 나타낼 수 있는 경우에도 수백 또는 수천 개의 잠재적 구조가 원소 조성과 일치할 수 있습니다.
- mzCloud에 포함된 고품질 단편화 정보와 실험 데이터를 서로 비교합니다.
- mzLogic은 정방향 및 역방향 검색을 통해 구조적으로 유사한 단편을 신속하게 식별합니다.
- 식별된 하위 구조를 기준으로 온라인 검색을 통해 선별된 구조 후보는 하위 구조 일치를 통해 구조를 얼마나 잘 설명할 수 있는지에 따라 순위가 결정됩니다.
- 이 순위는 실제 데이터의 사용에 근거하여 산출되며, 수백 또는 수천 개의 잠재적 후보 물질을 선별한 다음 이를 현저히 적은 수의 추정 구조 목록으로 줄입니다. 이때 시각화 도구를 사용하여 순위와 함께 라이브러리 단편으로 설명되는 구조를 보여줍니다.
mzLogic을 사용하여 얻은 순위 결과는 해당 후보 물질에서 모든 구조에 대한 설명이 가능할 수도 있고, 제안된 후보 물질에서 아직 설명할 수 없는 일부 구조적 정보가 있을 수도 있음을 보여줍니다. MS/MS 및/또는 MSn 단편화 스펙트럼에는 일반적으로 상당한 양의 구조적 정보가 포함되어 있으며, Compound Discoverer 또는 Mass Frontier 소프트웨어를 사용하여 이를 추가로 조사할 수 있습니다.
MSn 단편화 데이터에 대한 완전한 심층 분석이 필요한 경우 Mass Frontier 소프트웨어는 광범위한 MSn 데이터를 사용하여 단편화 경로를 시각화하여 이해도를 높여줍니다. 단편 및 메커니즘 도구는 재배열 및 예측 단편을 포함하여 제안된 구조의 단분자 분리(unimolecular dissociation)를 시뮬레이션하며, 단편 주석을 통해 실험 단편화 데이터를 설명하여 어떤 후보 물질이 실제로 타당한지를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Mass Frontier 소프트웨어는 코드화된 단편화 알고리즘 대신 모든 동료평가 과학 저널의 95% 이상에 발표된 메커니즘에 기반한 단편화를 사용합니다.
이 접근법은 mzCloud의 고품질 데이터와 광범위한 스펙트럼 트리가 제공하는 심층 단편화 및 특성 분석 정보를 통해 추정 구조 식별에 확실성을 더합니다.
Confident structural elucidation using automated fragmentation annotation of MSn spectral trees. Fragmentation pathways can also be predicted based upon submission of a structure and makes full use of the HighChem Fragmentation Library. This library contains information from more than 52,000 fragmentation schemes, 217,000 individual reactions, 256,000 chemical structures and 216,000 decoded mechanisms from peer reviewed literature.
Compound Discoverer 소프트웨어와 Mass Frontier 소프트웨어에 포함된 간소화된 데이터 분석 및 질량 스펙트럼 예측 도구를 활용하는 mzCloud와 mzLogic를 통해 미확인 저분자 식별 연구를 가속화할 수 있습니다.
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세계에서 가장 규모가 큰 질량 스펙트럼 단편화 라이브러리 mzCloud는 어떻게 만들어졌습니까?
Mass Frontier 소프트웨어 업그레이드:
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저분자(Small Molecule) 화합물 식별에서 "식별 위기(Identity Crisis)" 해결
이 웨비나에서는 비표적 저분자 분석을 위해 최적화된 질량분석기, 강력한 새 데이터 획득 전략 및 고품질 Orbitrap 질량 스펙트럼을 높은 신뢰성으로 할당된 저분자 구조로 번역하기 위한 새로운 소프트웨어 도구를 사용하는 근본적인 새 접근법에 대해 설명합니다.
데이터에서 심도있는 통찰력을 이끌어 내기 위한 실험실 연결
저분자 특성 분석 및 식별에서 의사 결정을 위해 클라우드 기술을 활용해 보십시오. 질량분석법 소프트웨어를 포함하는 클라우드 기반 기술의 접목은 실험실의 새로운 흐름이 되고 있습니다.
