基于质谱的未知次生代谢物结构解析研究进展与展望
文献类型: 中文期刊
第一作者: 纪宏超
作者: 纪宏超;李正艳
作者机构:
关键词: 次生代谢;生物信息学;质谱分析;人工智能
期刊名称: 生物技术通报
ISSN: 1002-5464
年卷期: 2024 年 40 卷 010 期
页码: 76-85
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 次生代谢产物研究对于植物生长发育、环境适应以及人类健康和药物研发具有重要意义.液相色谱-质谱联用平台(LC-MS)已成为次生代谢研究的首选策略.然而,代谢物结构解析仍受限于标准谱图库覆盖度不足的问题.由于代谢物结构数据库的覆盖度远高于标准谱图库的覆盖度,通过人工智能方法建立代谢物结构与谱图之间的关联,从而实现基于质谱谱图搜索结构数据库是解决这一问题的有效途径.论文综述了通过深度学习技术和生物信息学方法建立代谢物结构与谱图之间联系的三种策略,包括通过结构预测谱图、通过谱图预测结构和通过已知推测未知,并介绍了每种策略解决问题的思路和代表方法.对于每种策略,论文讨论了其算法的优势和不足,以及在实际应用中可能遇到的挑战.此外,还探讨了在开发新算法和进行基准测试时应注意的因素,以及这些因素如何影响对算法的评估.最后,指出了融合更多正交信息是实现更加准确的代谢物注释的未来方向.
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