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Enregistrement W2041157699 · doi:10.1021/ac061391o

Molecular Formula Analysis by an MS/MS/MS Technique To Expedite Dereplication of Natural Products

2006· article· en· W2041157699 sur OpenAlexafffund
Yasuo Konishi, Taira Kiyota, Cristina Draghici, Jin‐Ming Gao, Faustinus K. Yeboah, Stéphane Acoca, Suwatchai Jarussophon, Enrico O. Purisima

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésChemistryFragmentation (computing)Natural productMoleculeMass spectrometryMassMolecular massIonCharacterization (materials science)Polyatomic ionCombinatorial chemistryChromatographyComputational chemistryMass spectrumStereochemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A facile and sensitive mass spectrometric method has been developed for the dereplication of natural products. The method provides information about the molecular formula and substructure of a precursor molecule and its fragments, which are invaluable aids in dereplication of natural products at their early stages of purification and characterization. Collision-induced MS/MS technique is used to fragment a precursor ion into several product ions, and individual product ions are selected and subjected to collision-induced MS/MS/MS analysis. This method enables the identification of the fragmentation pathway of a precursor molecule from its first-generation fragments (MS/MS), through to the nth generation product ions (MSn). It also allows for the identification of the corresponding neutral products released (neutral losses). Elements used in the molecular formula analysis include C, H, N, O, and S, as most natural products are constituted by these five elements. High-resolution mass separation and accurate mass measurements afforded the unique identification of molecular formula of small neutral products. Through sequential add-up of the molecular formulas of the small neutral products, the molecular formula of the precursor ion and its productions were uniquely determined. The molecular formula of the precursor molecule was then reversely used to identify or confirm the molecular formula of the neutral products and that of the productions. The molecular formula of the neutral fragments allowed for the identification of substructures, leading to a rapid and efficient characterization of precursor natural product. The method was applied to paclitaxel (C47H51NO14; 853 amu) to identify its molecular formula and its substructures, and to characterize its potential fragmentation pathways. The method was further validated by correctly identifying the molecular formula of minocycline (C23H27N3O7; 457 amu) and piperacillin (C23H27N5O7S; 517 amu).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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