Molecular structure discovery for untargeted metabolomics using biotransformation rules and global molecular networking
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：bioRxivプレプリント
本研究の背景と関連研究：本研究は、未ターゲットの代謝組織学における分子構造の発見を目指しています。代謝組織学は、生命の分子的な基盤を理解するために重要な役割を果たしていますが、生成されたタンデム質量分析スペクトルの注釈率が低いという課題があります。この問題に対処するために、本研究では、生化学反応に固有の分子構造の類似性を活用するデータ駆動型のアプローチである「Biotransformation-based Annotation Method (BAM)」を提案しています。BAMは、既知の「アンカー」分子に生じる高いスペクトル類似性を持つ未知のスペクトルに対して、生物学的な変換ルールを適用することで、対応する「サスペクト」分子の潜在的な構造を仮説化し、ランキングすることで機能します。BAMの有効性は、数億のスペクトルからなるグローバルな分子ネットワーク内のサスペクトスペクトルの注釈において、成功を収めることで示されています。BAMは、検討されたアンカー-サスペクトのケースの24.2％に正しい分子構造を割り当てることができ、代謝物の注釈における顕著な進展を実証しています。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、未ターゲットの代謝組織学における分子構造の発見を向上させることです。代謝組織学は、数千の小さな分子をプロファイリングすることで、フェノタイピングやバイオマーカーの発見を進める上で重要な役割を果たしています。しかし、低いスペクトル注釈率という重要な課題が存在しています。既存の手法では、生物化学的な変換や分子間の構造的な類似性を活用して注釈を改善しようとする試みがありますが、未ターゲットの代謝組織学実験で生成される大部分のスペクトルを効果的に解釈することはできません。本研究では、BAMという新しいデータ駆動型のアプローチを提案し、この課題に取り組んでいます。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、未知のスペクトルに対して分子構造を仮説化するために、既知の「アンカー」分子として使用されるデータが必要です。また、数億のスペクトルからなるグローバルな分子ネットワークも使用されています。具体的な材料やデータの詳細は記載されていません。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、BAMというデータ駆動型のアプローチを提案し、未ターゲットの代謝組織学における分子構造の発見を向上させることを明らかにしました。具体的には、BAMが数億のスペクトルからなるグローバルな分子ネットワーク内のサスペクトスペクトルの注釈に成功し、検討されたアンカー-サスペクトのケースの24.2％に正しい分子構造を割り当てることができることを示しました。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、BAMの有効性を検証するために、数億のスペクトルからなるグローバルな分子ネットワーク内のサスペクトスペクトルの注釈に成功したことを示しました。具体的には、検討されたアンカー-サスペクトのケースの24.2％に正しい分子構造を割り当てることができたことを報告しています。
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