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Enregistrement W4401690641 · doi:10.1002/rcm.9890

Advancing structural elucidation of conjugation drug metabolites in metabolite profiling with novel electron‐activated dissociation

2024· article· en· W4401690641 sur OpenAlexfundno aff
Ming Yao, Nian Tong, Rahul Baghla, Qian Ruan

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb Canada
Mots-clésChemistryMetaboliteMetabolite profilingProfiling (computer programming)Dissociation (chemistry)DrugDrug discoveryChromatographyCombinatorial chemistryComputational chemistryComputational biologyStereochemistryOrganic chemistryBiochemistryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: This study focuses on the advantage of using the novel electron-activated dissociation (EAD) technology on the QTOF system for structural elucidation of conjugation metabolites. In drug metabolite identification, conceptual "boxes" are generally used to represent potential sites of modifications, which are proposed based on MS/MS data. Electron-activated dissociation (EAD) provides unique fragmentation patterns, potentially allowing for more precise localization of the metabolic modification sites compared to CID, particularly for conjugations. METHOD: Known compounds were incubated with rat liver microsomes in the presence of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH), uridine dihosphate-glucuronic acid (UDPGA), and glutathione. Conjugation metabolites were analyzed using the QTOF system. High-resolution MS/MS spectra were collected using EAD and CID fragmentations along with TOF MS full scan for tested drugs and metabolites. Fragmentation patterns were compared to evaluate their efficiency in structural elucidation. RESULTS: Metabolite profiling identified conjugation metabolites (glucuronides and GSH adducts), using characteristic mass shifts. A comparison of EAD and CID fragmentation revealed EAD-specific fragments for most conjugates. EAD was able to break the relatively stable bonds on parent drug motifs while keeping relatively weak conjugation bonds intact, despite the generally low intensity of EAD. EAD effectively narrowed the conceptual "box" representing modification sites, providing more definitive information on conjugation sites and facilitating the structural elucidation of conjugated metabolites. CONCLUSION: EAD is a powerful tool for metabolite profiling in drug development, particularly for identifying conjugation sites. EAD-enabled MS/MS spectra offer a greater variety of signature fragments compared to CID, resulting in more comprehensive and unique structural information for metabolic modification analysis. Overall, EAD, complementary to CID, has the potential to narrow down potential modification sites, significantly enhancing the precision of conjugation metabolite structure elucidation.

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: Empirique
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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