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    計算機輔助鑒定藥物代謝產物

    隨著分析儀器的發展,單個代謝樣品中即可檢測到成千甚至上萬個化合物,如此龐大的數據亟需無監督的自動化鑒定過程。計算機的引入有效解決了大數據處理難題,同時加速了無標準譜圖化合物的解析過程,在一定程度上實現了藥物代謝產物的自動化鑒定。計算機輔助鑒定方法多種多樣,根據其工作原理,現分為化學結構數據庫基礎上的自動化鑒定、碎片樹、基于代謝反應預測的代謝產物鑒定3類,其中化學結構數據庫基礎上的自動化鑒定適用于無標準譜圖的已知化合物的鑒定,碎片樹以及基于代謝反應預測的代謝產物鑒定為普適性方法,同時適用于未知代謝產物的分析鑒定。1 化學結構數據庫基礎上的自動化鑒定相對于存在標準質譜圖的化合物,數據庫收錄的具有結構信息的化合物在數目上具有絕對優勢,例如質譜專用數據庫MassBank中收錄了3 127個化合物的26 296張質譜圖,而化學結構數據庫ChemSpider中收錄了580 000多個化合物結構。如果在化合物結構數據庫基礎上,根據化......閱讀全文

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