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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/781
Title: In silico Fragmentierung für die computergestützte Auswertung von Tandem-Massenspektrometrie Daten
Author(s): Wolf, Sebastian
Referee(s): Müller-Hannemann, Matthias, Prof. Dr.
Kohlbacher, Oliver, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2012
Extent: Online-Ressource (133 Bl. = 5,73 mb)
Type: Hochschulschrift
Type: Doctoral Thesis
Exam Date: 01.06.2012
Language: German
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-8738
Subjects: Softwareentwicklung
Datenauswertung
Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: In der Massenspektrometrie ist die Identifizierung unbekannter Substanzen besonders zeitaufwendig. Die Tandem-Massenspektrometrie misst Fragmentionen, aber Spektrendatenbanken decken nur einen kleinen Teil der Verbindungen ab. Auf der anderen Seite enthalten Strukturdatenbanken wie PubChem viel mehr Verbindungen, die benutzt werden können, um deren in silico Fragmentierung mit dem Spektrum des unbekannten Metaboliten zu Vergleichen. Die entwickelte Software MetFrag sucht in einer Strukturdatenbank entsprechend der Masse des Vorläuferions und sortiert diese nach der Übereinstimmung mit dem gemessenen Spektrum. Im Vergleich mit MassFrontier 4 schneidet MetFrag besser ab. Besonders große Strukturdatenbanken enthalten viele sehr ähnliche Strukturen, weshalb ein Clustering zur Vermeidung von Redundanzen durchgeführt wird, wobei MassStruct außerdem eine Vorsortierung der Kandidaten ermöglicht.
With mass spectrometry the identification of unknown compounds is the main bottleneck. Tandem MS spectra measures fragment ions, but the coverage of spectral libraries of measured reference compounds are far from covering the complete chemical space. Compound libraries such as PubChem describe a larger number of compounds, which can be used to compare their in silico fragmentation with spectra of unknown metabolites. The developed software MetFrag obtains a candidate list from compound libraries based on the precursor mass, subsequently ranked by the agreement between measured and in silico fragments. Compared to a previously published study, MetFrag obtained better results than the MassFrontier 4. Especially for large compound libraries, the candidates with a good score show a high structural similarity, a subsequent clustering based on chemical distances reduces this redundancy and MassStruct allows the preordering of candidate compounds already in the database.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/7681
http://dx.doi.org/10.25673/781
Open Access: Open access publication
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