A development of a methodology for high-efficiency structure elucidation of unknown compounds using chemoinformatics and computational chemistry

开发利用化学信息学和计算化学高效解析未知化合物结构的方法

• 批准号: 22K21324
• 负责人: 新福 優太
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K21324/
• 关键词: 環境化学; 高分解能質量分析; 構造推定; 定量的構造保持相関; 計算化学

本研究は、質量分析法を基礎とする環境中の未知汚染物質の構造推定の迅速化を目的とするものであり、この達成のために、ケモインフォマティクス的手法による保持時間の予測方法、および量子化学計算による開裂反応（フラグメンテーション）の予測方法の開発を試みるものである。まず、前者のケモインフォマティクス的手法の開発を目的として、種々の化学物質を四重極-飛行時間型高分解能LC/MS分析に供した。具体的には、環境省の定める要調査項目のうち103物質を分析し、これらの物質の実測保持時間情報を取得した。要調査項目として指定されている化学物質は、その化学的特徴が多岐に渡ることから、得られた保持時間情報は将来的な保持時間予測モデルの開発において有益性が高い。量子化学計算による開裂反応の予測方法についても開発を試みるが、これは要求される計算時間が膨大となる可能性が高いため、前段階としてジェネラルフラグメンテーションルールを用いた構造推定とデータベースマッチングの組み合わせを検討中である。現時点では、プログラミング言語Pythonを使用した構造候補物質のスクリーニング法の確立に、部分的ではあるが成功している。具体的には、Python中のライブラリであるPubChemPyおよびRDkitを用いて、特定の分子式を有する物質をPubChem上で検索し、該当する物質群のcanonical SMILESを一斉に取得し、そのリストからのカルボキシ基、フェニル基、三級アルコール、三級アミンを有する物質の抽出、および各物質についてのこれらの官能基数のカウントに成功している。ただし将来的な展望に鑑みると、ヒドロキシ基などの他の官能基も対象として、現時点でのスクリーニング法をより広範に拡大していく必要性が高いと言える。

这项研究旨在加快基于质谱法中环境中未知污染物的结构的估计，为此，我们将尝试开发一种使用化学信息学方法预测保留时间的方法，并预测使用量子化学计算的裂解反应（碎片）。首先，各种化学物质进行了四杆时飞行高分辨率LC/MS分析，目的是开发以前的化学信息学方法。具体而言，分析了环境部所需的调查项目中的103种物质，并获得了有关这些物质的实际测量和保留时间的信息。指定为所需的调查项目的化学物质的化学特性是多种多样的，并且获得的保留时间信息对于开发未来的保留时间预测模型非常有用。我们还试图开发一种使用量子化学计算来预测裂解反应的方法，但是由于这很可能导致所需的计算时间，我们目前正在考虑使用一般碎片规则和数据库匹配的结构估计组合作为初步步骤。目前，在建立一种使用编程语言Python筛选结构候选物质的方法方面取得了部分成功。具体而言，Python中的文库用于搜索具有特定分子公式的物质，并且同时获得了相关物质的典型笑容，并成功提取了具有盒子，苯基，第三级酒精和三级氨基的盒子，苯基和tositional sublention和sultional sultional sultional sultional sultional sultional norks norks univers以下这些功能的物质。但是，考虑到未来的前景，可以说，需要扩大当前筛查方法，包括其他官能团，例如羟基。