代谢物的快速识别使用先进算法的大规模光谱解释

文摘
识别相关的LC / MS数据集之间的差异的基本前提是确定潜在的代谢物在药物开发。发现小两个或两个以上的数据集之间的差异需要每个数据集的深度和严谨的分析来提取并确定这些m / z值,引起色谱峰。信噪比的主要挑战是降低检测极限是接近假阳性的数量高峰填充输出成指数增加。在寻找相关和重要的潜在的代谢产物是至关重要的,尽可能多的假阳性潜在代谢物特征可以从输出减少人类消除投资的时间和精力在审查结果。使用一个独特的组件化的LC / MS数据的算法,我们开发的软件,使用提取离子色谱峰和尽可能多的质量谱标识以确保所有功能相关的化学物种识别。使用多个信息冗余的数据提取方法,我们确定有良好的准确性的重要和相关组件内一系列的数据集。