MetEx: A Targeted Extraction Strategy for Improving the Coverage and Accuracy of Metabolite Annotation in Liquid Chromatography–High-Resolution Mass Spectrometry Data

化学 代谢物 色谱法 质谱法 代谢组学 萃取(化学) 注释 液相色谱-质谱法 分辨率(逻辑) 生物化学 人工智能 计算机科学
作者
Fujian Zheng,Lei You,Wangshu Qin,Runze Ouyang,Wangjie Lv,Lei Guo,Xin Lu,Enyou Li,Xinjie Zhao,Guowang Xu
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:94 (24): 8561-8569 被引量:18
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.1c04783
摘要

Liquid chromatography–high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS) is the most popular platform for untargeted metabolomics studies, but compound annotation is a challenge. In this work, we developed a new LC-HRMS data-targeted extraction method called MetEx for metabolite annotation. MetEx contains the retention time (tR), MS1, and MS2 information of 30 620 metabolites from freely available spectral databases, including MoNA and KEGG. The tR values of 95.4% of the compounds in our database were calculated by the GNN-RT model. The MS2 spectra of 39.4% compounds were also predicted using CFM-ID. MetEx was initially examined on a mixture of 634 standards, considering chemical coverage and accurate metabolite assignment, and later applied to human plasma (NIST SRM 1950), human urine, HepG2 cells, mouse liver tissue, and mouse feces. MetEx correctly assigned 252 out of 253 standards detected in our instruments. The platform also provided 8.0–44.2% more compounds in the biological samples compared to XCMS, MS-DIAL, and MZmine 2. MetEx is implemented and visualized in R and freely available at http://www.metaboex.cn/MetEx.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
叫个啥嘞完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
3秒前
自愚自乐完成签到,获得积分10
5秒前
陌小千完成签到 ,获得积分10
5秒前
ding发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
小蘑菇应助哦哦采纳,获得10
7秒前
科里斯皮尔应助小愚采纳,获得10
8秒前
liuhongcan完成签到,获得积分10
9秒前
cute666完成签到,获得积分10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
iNk应助seven采纳,获得30
11秒前
甜甜发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
周雅婷完成签到,获得积分10
11秒前
ding应助Yvaine采纳,获得10
12秒前
12秒前
CC发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
15秒前
15秒前
15秒前
15秒前
16秒前
16秒前
领导范儿应助赵好好采纳,获得10
16秒前
lisa发布了新的文献求助10
17秒前
任浩发布了新的文献求助10
17秒前
小小发布了新的文献求助10
18秒前
博修发布了新的文献求助100
18秒前
Accept完成签到,获得积分10
19秒前
哦哦发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Plutonium Handbook 4000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1500
Functional High Entropy Alloys and Compounds 1000
Building Quantum Computers 1000
Molecular Cloning: A Laboratory Manual (Fourth Edition) 500
Social Epistemology: The Niches for Knowledge and Ignorance 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4232531
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3765779
关于积分的说明 11832445
捐赠科研通 3424505
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1879328
邀请新用户注册赠送积分活动 932272
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 839489