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昆明植物所发表机器学习辅助天然产物结构解析的综述

文章来源:植物化学与西部植物资源持续利用国家重点实验室  |  发布时间:2023-11-23  |  作者:胡贵林,邱明华  |  浏览次数:  |  【打印】 【关闭

 

  天然产物natural products, NPs的结构鉴定是天然药物研发中的重要环节之一。在NPs的结构研究中,质谱(mass spectrometry, MS)和核磁共振(nuclear magnetic resonance, NMR)技术被认为是最具深度洞察力的工具化学家们依靠智慧和经验通过分析MSNMR的信息构建化学结构;而计算机辅助结构解析(computer-assisted structure elucidationCASE的出现极大加速了NPs结构解析的进程。然而,CASE方法通常遵循严格的编程规则,缺乏人类智能的适应性和认知功能,依然无法灵活适用于NPs的所有结构解析场景。近年来兴起的机器学习(machine learning, ML)和深度学习(deep learning, DL)方法被应用于辅助MSNMR图谱的解析形成了一系列有价值的研究成果

  中国科学院昆明植物研究所邱明华研究团队近期在天然产物研究领域国际顶级期刊Natural Product Reports2023, 40, 1735 - 1753上发表了题为Machine learning-assisted structure annotation of natural products based on MS and NMR data的综述论文系统总结了ML辅助MSNMR数据分析以确定NPs化学结构的最新进展,并提出机器学习辅助结构解析(machine learning-assisted structure elucidation, MLASE这一概念,将其列为CASE的分支

  该论文总结讨论了依赖于数据搜索的基于MLMS/MS分析方法,其中涉及基于ML算法MS/MS图谱相似性计算MS/MS图谱预测分子指纹生成方案并基于重要研究案例系统概括分析了非数据库依赖ML算法辅助MS/MS结构注释的基本思路和策略化学位移预测、官能团识别、结构分类和量子化学计算等方面,通过分析结构研究案例,讨论ML算法辅助基于NMRNPs构建分子结构的方法该论文对于客观认识人工智能在天然药物化学研究中的应用前景及面临的挑战具有积极意义,也为未来深度融合CASEMLASE方法以加速天然药物研究提供了有益的思考。

  昆明植物所胡贵林博士为论文第一作者,邱明华研究员为通讯作者研究工作得到国家自然科学基金项目U1902206)和云南省科技入滇项目计划202003AD150006项目资金的资助

  文章链接

 

1 ML在辅助基于MSNMRNPs结构解析中的应用 

 

2 ML在辅助数据库依赖型MS/MS鉴定中的应用 

 

3 ML辅助NMR图谱分析鉴定NPs类别 

(责任编辑:李雪)

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