Evaluation of Ion Mobility Spectrometry for Improving Constitutional Assignment in Natural Product Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
The comprehensive chemical characterization of biological samples remains a central challenge in the field of natural products. Conventional workflows using liquid chromatography (LC)-coupled high-resolution tandem mass spectrometry (MS/MS or MS2) allow the detection of relevant small molecules while providing diagnostic fragment ions for their structural assignment. Still, many natural product extracts are of a molecular complexity that challenges the resolving power of modern LC–MS2 pipelines. In this study, we examined the effect of integrating ion mobility spectrometry (IMS) to our LC–MS2 platform for the characterization of natural product mixtures. IMS provides an additional axis of separation in the gas phase as well as experimental collision cross-sectional (CCS) values. We analyzed a mixture of 20 commercial standards at 2 concentration ranges, either solubilized in solvent or spiked into an actinobacterial extract. Data were acquired in positive ion mode using both data-dependent acquisition (DDA) and data-independent acquisition (DIA) MS2 fragmentation approaches and assessed for both chemical coverage and spectral quality. IMS-DIA identified the largest number of standards in the spiked extract at the lower concentration of standards (17), followed by IMS-DDA (10), DDA (8), and DIA (6). In addition, we examined how these data sets performed in the Global Natural Products Social Molecular Networking (GNPS) platform. Overall, integrating IMS increased both metabolite detection and the quality of MS2 spectra, particularly for samples analyzed in DIA mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».