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成都普思生物科技股份有限公司

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開源工具驅動的高分辨質譜技術革新:天然產(chǎn)物研究新方式

發(fā)布日期:2026/3/19 16:08:54發(fā)布人:成都普思生物科技股份有限公司閱讀量:163

在天然產(chǎn)物研究領域,科研人員始終面臨一個核心矛盾:植物代謝物的高度復雜性與分析技術的有限覆蓋度。傳統(tǒng)策略往往只能鑒定到豐度較高、結構已知的化合物,而大量潛在活性成分則如同“暗物質”般被忽視。

近年來,高分辨質譜(HRMS)硬件性能的飛躍,特別是開源數(shù)據(jù)處理平臺的蓬勃發(fā)展,正在深刻改變這一困境。這些開源工具打破了商業(yè)軟件的技術壁壘,引領天然產(chǎn)物研究進入“看得更全、定得更準”的新紀元。

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一、開源工具鏈:從單一檢測到多維智能解析

當前,圍繞高分辨質譜數(shù)據(jù)解析已形成完整的開源工具鏈:

數(shù)據(jù)預處理:MZmine能提供特征提取、峰對齊和去卷積功能;XCMS則是擅長處理動態(tài)生物轉化實驗的縱向數(shù)據(jù)。

化合物鑒定:MS-DIAL的保留時間精確對齊能力使其成為代謝組學“標配”;GNPS基于云計算的分子網(wǎng)絡平臺,通過二級質譜相似性聚類;?SIRIUS則通過碎片樹預測和指紋比對,實現(xiàn)精準結構解析。

這套開源工具的核心價值在于:標準化數(shù)據(jù)處理+?分子網(wǎng)絡可視化?+?智能結構解析的協(xié)同效應,讓研究者能夠看得更全、定得更準。

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SIRIUS碎片預測

二、GNPS引導分離:從“盲目追蹤”到“精準導航”

天然產(chǎn)物中普遍存在結構類似的同系物,如何精準捕獲特定結構類型的活性分子,一直是技術難點。

發(fā)表于《Bioorganic Chemistry》的一項研究,展示了GNPS引導分離的強大威力。針對植物中的活性成分——新克羅烷型二萜,采用GNPS分子網(wǎng)絡技術指導分離流程。通過LC-MS/MS分析粗提物,上傳數(shù)據(jù)構建分子網(wǎng)絡,快速識別出富含目標二萜的餾分。在這一策略引導下,成功分離鑒定出10個新克羅烷型二萜,其中包括7個全新化合物[1]。

傳統(tǒng)分離工作需要反復柱層析和盲目活性追蹤,耗時耗力。而GNPS分子網(wǎng)絡相當于一張開源的“藏寶圖”,讓我們在分離前就知道哪些餾分富含目標結構,實現(xiàn)從“盲目分離”到“精準導航”的跨越。

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GNPS經(jīng)典聚類圖

圖中每一個節(jié)點代表一個化合物,并備注其母離子,每一簇節(jié)點代表一類化合物,圖中包含黃酮類、生物堿類、萜類、苯丙素類等)

三、多工具聯(lián)合:挖掘復雜體系中的低豐度代謝物

針對植物代謝研究而開發(fā)的多層分子網(wǎng)絡工作流:采用MZmine進行特征提取和對齊,結合BioTransformer計算機模擬預測代謝產(chǎn)物,通過GNPS構建光譜相似性網(wǎng)絡,整合多維度證據(jù)建立前體-代謝物關系。這種方式傳統(tǒng)需要數(shù)年工作的流程縮減到僅需數(shù)天。

發(fā)表于《Talanta》的中藥蒲黃研究中,將智能多邊形質量缺陷過濾與雙模式混合采集結合,后處理階段整合MS-DIAL、GNPSCFM-ID自動化注釋,最終鑒定出130種化合物,顯著提升了低豐度成分鑒定效率[2]

普思生物深度融合高分辨質譜分析與多元智能開源工具鏈。在擁有涵蓋數(shù)千種天然產(chǎn)物單體的特色化合物庫和與安捷倫共建的天然產(chǎn)物質譜數(shù)據(jù)庫基礎上,整合SIRIUS、GNPS、MS-DIAL等工具,實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)挖掘與精準結構鑒定。公司可提供從復雜樣品組分鑒定到基于網(wǎng)絡藥理學預測活性成分靶點的全鏈條服務,為全球天然藥物研發(fā)企業(yè)提供高品質技術與產(chǎn)品支持,助力產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級。

參考文獻:

1.Gao J, et al. GNPS-guided isolation of anti-osteoporosis neoclerodane diterpenoids from Ajuga bracteosa. Bioorg Chem. 2025;164:108841.

2.Zhang C, et al. A comprehensive characterization strategy for natural products using dual-mode hybrid acquisition on high-resolution MS with intelligent subdivision polygonal mass defect filtering. Talanta. 2026;299:129116.



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