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Enregistrement W2896869443 · doi:10.1002/rcm.8306

Diagnostic fragmentation filtering for the discovery of new chaetoglobosins and cytochalasins

2018· article· en· W2896869443 sur OpenAlexafffund
Jacob P. Walsh, Justin B. Renaud, Shawn Hoogstra, David McMullin, Ashraf Ibrahim, Cobus M. Visagie, Joey B. Tanney, Ken K.‐C. Yeung, Mark W. Sumarah

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth PEIAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésChemistryFragmentation (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Microbial natural products are often biosynthesized as classes of structurally related compounds that have similar tandem mass spectrometry (MS/MS) fragmentation patterns. Mining MS/MS datasets for precursor ions that share diagnostic or common features enables entire chemical classes to be identified, including novel derivatives that have previously been unreported. Analytical data analysis tools that can facilitate a class‐targeted approach to rapidly dereplicate known compounds and identify structural variants within complex matrices would be useful for the discovery of new natural products. Methods A diagnostic fragmentation filtering (DFF) module was developed for MZmine to enable the efficient screening of MS/MS datasets for class‐specific product ions(s) and/or neutral loss(es). This approach was applied to series of the structurally related chaetoglobosin and cytochalasin classes of compounds. These were identified from the culture filtrates of three fungal genera: Chaetomium globosum , a putative new species of Penicillium (called here P . cf. discolor : closely related to P. discolor ), and Xylaria sp. Extracts were subjected to LC/MS/MS analysis under positive electrospray ionization and operating in a data‐dependent acquisition mode, performed using a Thermo Q‐Exactive mass spectrometer. All MS/MS datasets were processed using the DFF module and screened for diagnostic product ions at m / z 130.0648 and 185.0704 for chaetoglobosins, and m / z 120.0808 and 146.0598 for cytochalasins. Results Extracts of C. globosum and P . cf. discolor strains revealed different mixtures of chaetoglobosins, whereas the Xylaria sp. produced only cytochalasins; none of the strains studied produced both classes of compounds. The dominant chaetoglobosins produced by both C. globosum and P . cf. discolor were chaetoglobosins A, C, and F. Tetrahydrochaetoglobosin A was identified from P . cf. discolor extracts and is reported here for the first time as a natural product. The major cytochalasins produced by the Xylaria sp. were cytochalasin D and epoxy cytochalasin D. A larger unknown “cytochalasin‐like” molecule with the molecular formula C 38 H 47 NO 10 was detected from Xylaria sp. culture filtrate extracts and is a current target for isolation and structural characterization. Conclusions DFF is an effective LC/MS data analysis approach for rapidly identifying entire classes of compounds from complex mixtures. DFF has proved useful in the identification of new natural products and allowing for their partial characterization without the need for isolation.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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