Mass Frontier Spectral Interpretation Software

解决小分子鉴定的挑战

进行可靠的小分子未知化合物鉴定和结构解析可能非常费时费力。Thermo Scientific Mass Frontier 软件可简化这一挑战,在将数据转换为可操作信息时利用最优质、最全面的实验谱库和碎片库提供更深入的见解、理解和更强的可靠性。


Mass Frontier 软件的主要优点

提高未知化合物鉴定通量和可靠性了解未知物从质谱数据中获知结构信息构建、存储、分享和利用您获取的知识
应对未知小分子鉴定的挑战,利用丰富的谱图库、裂解工具、报告和管理工具 – 将数据转化为鉴定信息。自动进行复杂样品解卷积和库搜索,使用世界上最大、最优质的质谱库来鉴定未知化合物。从直接进样或 LC-MS,常规或高分辨率数据,获取高质量 MSn 数据并得出结果;即使没有库匹配结果,裂解信息和先进的算法也会为您提供可进一步操作的结果。通过裂解或反应机理通路解释化合物的鉴定结果,还能构建和共享专有库对现有谱图充分利用。

进一步了解 Mass Frontier 质谱解析软件的工作原理

mzCloud

mzCloud 包括各种小分子应用类型,其丰富的结构和化学多样性确保了任何未知化合物鉴定的可靠性。

利用全面的高分辨 MS/MS 和多级 MSn 质谱图,结合大量元数据,世界上最大(就每个化合物的总谱图和数据而言)和最广泛的质谱谱图库可提供强大的未知物质鉴定功能。

Identify more unknowns with MSn and SubTree search

充分利用在线数据库结构检索功能或用户提供的结构,即可通过 MSn 与亚结构的谱图匹配来可靠地鉴定更多未知化合物。

全球最大的质谱碎片库 mzCloud 是如何创建的?

对于 mzCloud 中每一种化合物,都会有逻辑地将众多前体离子和 MSn 裂解谱组织成质谱树。质谱树的每一级表示一个 MSn 阶段,其中顶层从 n=1(或前体离子谱图)开始。每一级可能包含大量谱图,因为数据是在不同实验条件下获取的,以确保后续碎片的覆盖范围广泛且具有代表性,从而提高获得高质量搜索结果的可能性。

A schematic representation of a spectral tree from mzCloud

mzCloud 质谱树示意图。获得给定化合物在多重极性 (ESI +/-) 下和一系列加合态的质谱图。每个母离子以不同的裂解方式(CID、HCD)在多个碰撞能量下彻底碎裂,在每个裂解级别(MS2、MS3、MS4等)下产生一系列碎裂谱图,进而为每个库的化合物条目生成综合的质谱图树。

每个库条目的大量数据对于准确鉴定化合物、将实验获得的数据与库数据相匹配以及 Compound DiscovererMass Frontier 数据分析软件实现高置信度和数据可视化结果至关重要。其他工具包括 mzLogic,它使用丰富的裂解信息对不能仅根据谱库来鉴定的未知化合物进行可靠地鉴定。

借助 mzCloud 或您自建谱库中包含的大量裂解信息,Mass Frontier 软件提供多种不同的检索类型来提高匹配部分或全部质谱数据的可能性,从而帮助您快速深入地了解您的数据集:

  • MS2 与 MS2 识别检索
  • MSn 与 Msnn 树检索
  • 亚结构识别检索(MSn 与 MSn
  • 子树检索(MSn 与 MSn
  • mzLogic
A representation of the MS2 vs MS2 identify search, which compares MS2 spectra from the query tree to MS2 spectra from mzCloud or a reference library to identify compounds

MS2 与 MS2 识别检索用于鉴定化合物,它会将实测的 MS2 谱图与 mzCloud 或标准库中的 MS2 谱图进行比较;这种方式进行匹配,前体离子在两个谱图中也必须匹配。得到的相似度评分是基于两个匹配 MS2 谱图产生的信息重叠。

A representation of the MSn vs MSn tree search, which searches any of the Query MSn trees against mzCloud or the reference library

MSn 与 MSn 树检索类似于 MS2 与 MS2 识别检索,但它将根据 mzCloud 或标准库检索实测树中任何 MSn 谱图。任何匹配的裂解谱都用红色边框突出显示,匹配 MSn 谱图越多,得到的匹配评分就越高。

MSn 与 MSn 树检索的一个关键优点是相比于MS2 与 MS2 识别检索,更能区分位置异构体,这是由于在高阶裂解谱中存在结构特异性碎片离子的可能性较高 。

A representation of the identity substructure search (MSn vs MSn), which allows you to make use of any extensive substructural information when there are no exact matches available within the queried library

当查询的库中没有完全匹配时,亚结构识别检索(MSn 与 MSn)仍允许利用任何的亚结构信息进行匹配。通过在查询树和检索库的质谱树之间匹配任何 MSn 谱图,可以鉴定属于同一化合物类别或共享一个公共亚结构的化合物。

A representation of the subtree search (MSn vs MSn), which seeks to match substructures from the library based upon MSn spectral matching

与亚结构识别检索类似,子树检索(MSn 与 MSn)再次基于 MSn谱图匹配来力图匹配库中的亚结构;主要区别在于使用多个谱图,从而导致任何匹配结果的匹配评分计算和潜在可信度存在差异。

mzLogic

当您没有从库搜索中得到匹配结果时会发生什么?您仍然可以利用 mzCloud 中丰富的裂解信息!通过谱相似性和亚结构信息(前体离子指纹),mzLogic 可以获取所有这些信息并为您提供真实未知物的最优候选物质。


专题视频

当小分子未知物质没有谱图匹配信息时,我们还可以如何鉴别它们?

结合质谱库相似度搜索与化学数据库搜索,最大化利用真实的碎片数据。

Metabolika

新的 Metabolika 模块可创建、编辑和搜索反应通路,意味着您可以将您的分析结果提升到一个新的水平。利用出版级图示功能创建和编辑反应通路,再加上已包含370多个各种生物体详尽且带注释的生物化学通路,分享您的通路知识比以往任何时候都要容易。

Metabolika 模块还用于亚结构搜索、碎片预测和 mzLogic,进一步增加了未知化合物鉴定的机会。

Example of an included Matabolika biological pathway

所含 Metabolika 生物学通路的示例,此通路可全面编辑并添加内容。

Automated fragmentation annotation and understanding

通过使用 MSn 质谱树的自动化碎片注释,实现可靠的结构确证。碎片通路也可以基于一种结构的提交进行预测,并充分利用 HighChem Fragmentation Library™:包含来自超过52,000个裂解方案、217,000个单独反应、256,000个化学结构以及源于同行评审文献的216,000个解码机制的信息。

碎片离子检索(或 FISh)可根据通过理论碎片预测或实测 MSn 质谱谱图树获得的母体化合物裂解方式来快速筛选结构相似的化合物。由于母体化合物结构及其潜在代谢物被用来过滤大部分与基质有关的背景离子,因此 FISh 能够快速方便地识别相关信息。FISh 提供全面的 l 相和 ll 相生物转化列表,并且能构建自定义列表。

A representation of a FISh analysis which can filter structurally similar compounds and automatically localize the modification site and label and apply color-coding to fragments common to both the parent and filtered results

除了过滤结构相似的化合物之外,FISh 还可以自动定位修饰位点和标记,并对母体结果和过滤结果共同具有的碎片进行颜色编码。在上面的例子中,拟定的代谢物碎片的精确匹配以绿色突出显示。转化反应匹配以蓝色突出显示。

使用 HighChem 裂解库生成自动碎片分配,如"了解裂解通路"一节所述。

Curator

有了创建、管理和共享质谱库的能力以及知识,就可以真正地在您所在机构中共享您的见解。库构建允许您使用 mzCloud 部署工具来创建您自己的高质量质谱库;这些质谱库可以在 Mass Frontier 的数据管理器中轻松管理,相关信息也可以通过网络与所含服务器的管理器共享。

Curated spectral record – local mzCloud

新的库构建模块可为您的专有化合物自动进行质谱树整理、碎片注释和质量重新校准,以构建优质的本地 MSn 库。



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