Molecular Formula Analysis by an MS/MS/MS Technique To Expedite Dereplication of Natural Products
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Notice bibliographique
Résumé
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).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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