1. 首頁 > 健康養生 > >

Nature子刊 | 加速中藥現代化進程 質譜代謝組解析藥用植物( 二 )

健康知識養生常識


KP337數據集包括正離子和負離子模式采集的原始LC-MS/MS數據 ， 以及為與ReDU9兼容而格式化的元數據 。 因此 ， 該數據集支持數據再次利用 ， 例如基于光譜相似性的光譜注釋比較分析 。 最近 ， 利用黃酮C-糖苷類相關的數據集建立GNPS光譜庫的案例展示了公共數據集對光譜注釋的適用性 。 KP337數據集也可用于MS/MS的MASST搜索 ， 查找藥用植物中可能出現的活性分子物質 。
天然產物發現中 ， 已知化合物經常被忽略且未報告 。 然而 ， 已知化學物質可對藥用植物的藥用或生物學特性提供新的見解 ， 目前的數據集可以通過MASST獲得此類發現 。 此外 ， 已知或未知化合物的數據可以驅動參考數據的分析 ， 可納入基于MS/MS的非靶向代謝組學的工作流程 。
研究者還報告了為建立從中藥中獲得生物活性化合物的MS/MS光譜庫所做的工作 。 盡管前期從藥用植物中發現了多種植物化學物質 ， 但大多數天然化學物質收藏分布于不同的實驗室 ， 其MS/MS譜圖尚未報道 。 對單萜吲哚生物堿二級質譜數據庫（MIADB）和異喹啉生物堿和其他非甾體代謝物數據庫（IQAMDB）進行測試 ， 這些數據庫是用各種天然產物化學實驗室歷史收藏的化合物構建的光譜庫 ， 研究者從首爾大學天然產物研究所（SSKLegacyLibrary ， 以SamSikKang命名 ， 歷時30年編譯了該庫）獲得的223種純植物化學物質 ， 構建了一個MS/MS光譜庫 。 以正離子（ESI+）和負離子（ESI-）模式采集所有電離分子的MS/MS光譜 ， 得到184個正離子模式和152個負離子模式光譜 ， 排除了在每種電離模式下電離效率低的化合物 。 該光譜庫將加速未來藥用植物代謝組學研究中植物化合物的注釋 。
Nature子刊 | 加速中藥現代化進程 質譜代謝組解析藥用植物
文章圖片
正離子（左）和負離子（右）模式質譜解析產生的中藥活性化合物
實驗方法和技術如下：
【Nature子刊 | 加速中藥現代化進程 質譜代謝組解析藥用植物】樣品制備
-337種藥用植物的萃取物 ， 以2mg/mL溶解于甲醇用于LC-MS/MS分析 。
-收集了首爾大學SamSikKang教授從各種藥用植物中分離出的223種化合物 ， 并結合NMR光譜進行結構鑒定 。
LC-MS/MS數據采集
-WatersAcquityUPLC系統與配備電噴霧電離接口（ESI）的XevoG2Q-TOF質譜儀耦合進行數據采集 。
-使用WatersBEHC18色譜柱（50×2.1mm,1.7μm）進行色譜分離 。
數據依賴型串聯質譜法（DDA） 。
基于分子代謝網絡的KP337數據集
-對正離子模式和負離子模式獲得的藥用植物數據集進行經典分子代謝網絡分析 。
-正離子模式數據產生了16533個光譜節點 ， 而負離子模式數據產生了6570個光譜節點 。
-注釋的藥物活性分子中 ， 苯丙烷和聚酮類物質占比最多 。 可能是由于藥用植物的多酚含量高 。
-由于含氮化合物為堿性物質 ， 有機氮化合物和生物堿及其衍生物僅在基于正離子數據模式中檢測到 。
-正離子和負離子模式下 ， 81.6%（16533個中的13488個）和76.2%（6570個中的5005個）分別未注釋 。 看似有些低 ， 但研究者指出 ， 每個分子家族的類別僅基于光譜匹配進行注釋 。 可公開獲得的參考光譜數量仍遠低于已知植物化學物質的數量；因此 ， 計算機光譜注釋方法的應用將增加注釋率 。
藥物活性成分的光譜驗證
-純化的化學物質的結構通過核磁共振（NMR）和MS光譜驗證 。 返回搜狐 ， 查看更多
責任編輯：