【菜鸟博士文献品读】基于FBMN的GNPS分析

文献研讨

01 文献选品思维

药大共识期刊：一流期刊

选题背景：基于GNPS的MN构建是我近期探索的一个工具，于是选了和一篇解决MN构建难点的前沿技术

性文章，和大家交流探讨，该文章发表的杂志收录在药大共识期刊（一流期刊）目录。

基于FBMN的GNPS分析

02 知识重点（文献背景）

u 分子网络技术对二级质谱进行相似性分析构建分子网络，目前GNPS是OA的质谱数据处理平台，能够对分子结构进行可视化和结构注释，包括Classic MN，featurenetworking

u关键技术问题：

Classic MN: ① 采用MS-Cluster algorithm对二级质谱进行分析，数据利用度不高【能利

用DDA数据，对DIA（MSe），IMS无法处理】；② 数据导出繁琐等（必须Vendor

format：MZxml Mzml mgf）

u解决方案：

引入FBMN利用质谱处理软件的能力，并通过整合

MS1信息，如同位素模式和保留时间，以及离子淌度

分离，完善MN的构建。

优势：

① 区分同分异构体

② 利用注释

③ 包含相对定量信息

02 文献解读

Fig. 1 | Methods for the generation of molecular networks from non-

targeted MS data with the GNPS web platform.

Fig. 2 | Comparisons of classical MN and FBMN

02 文献解读图1. GNPS上形成MN的方法

u ① classical MN ② FBMN.

u MSConvert软件转化mzML .

u classical MN method 运行完全在 GNPS

platform, 通过MS-Cluster 聚类生成MN

u FBMN：① 通过对质谱数据进行特征提

取和峰对齐（MZmine, MS-DIAL, XCMS,

OpenMS, Progenesis QI or MetaboScape)

②导出feature quantification table (.TXT

format) and MS2 spectral summary (.MGF

format) or an mzTab-M file ③ 用FBMN 在

GNPS 进行MN分析

02 文献解读图3. 经典MN and FBMN的比较

人类微生物源性脂质

u（c）经典MN:两种化合物

u（d）FBMN：每种化合

物3个isomer

感谢大家观看！