LCMS Unknown Identifications Using MSMS Libraries Part II: NIST Search Software and Libraries

Význam tématu

LC–MS/MS analýza je klíčová pro identifikaci neznámých složek v komplexních matricích. Využití rozsáhlých MS/MS knihoven v kombinaci s pokročilým vyhledávacím softwarem umožňuje rychlejší a spolehlivější určování struktur i při omezené reprodukovatelnosti tandemových spekter.

Cíle a přehled článku

Článek se zaměřuje na software NIST Search a přidružené MS/MS (tandemové) knihovny vydané k roku 2020. Popisuje prostředí programu, hlavní typy vyhledávání (Similarity/EI Simple, Identity MS/MS, Hybrid Search) a postup nastavení výchozích parametrů pro každou metodu.

Použitá metodika a instrumentace

Software: NIST MSMS Search (verze 2020) s modulem MS Interpreter
Databáze: hr_msms_nist (>1 026 000 spekter), lr_msms_nist (~215 000 spekter), apci_msms_nist (~3 555 spekter) a volitelně biopep_msms_nist (4,3 mil. spekter peptidek)
Platforma: Windows 10/11 kompatibilní aplikace podporující import dat od různých výrobců GC-MS a LC–MS/MS systémů
Konfigurace: fáze presearch, nastavení tolerance m/z, filtrování isotopických či vícestupňových spekter, automatizace seznamu úderů (hit list)

Hlavní výsledky a diskuse

Popis tří režimů vyhledávání:

• Similarity/EI Simple: rychlá shoda přímého porovnání píku bez vážení intenzit;
• Identity MS/MS: vyhledávání fragmentů s definovanou prekurzorovou hmotností pro přesnou identifikaci;
• Hybrid Search: kombinace přímého porovnání a neutrální ztráty (delta-mass) rozšiřující identifikaci i na související modifikované struktury.

Uveden je podrobný postup uložení šablon nastavení pro každou metodu, včetně správy knihoven, stanovení m/z rozsahu zobrazení spekter a filtrování duplicit podle CAS.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlejší a spolehlivější identifikace neznámých látek v potravinářské, farmaceutické a environmentální analýze.
• Možnost rozšíření rozsahu knihovny pomocí hybridního vyhledávání o deriváty a izomery.
• Automatizovaná konfigurace parametrů a uložení šablon zkracuje čas operátora.
• Integrované nástroje pro filtrování a zjednodušení výsledků zvyšují přehlednost a efektivitu práce.

Budoucí trendy a možnosti využití

Integrace vysokého rozlišení a accurate mass dat, rozšíření specializovaných knihoven (peptidy, xenobiotika), vývoj pokročilých algoritmů strojového učení pro předzpracování spekter a predikci struktur, online sdílené knihovny s komunitním přispíváním.

Závěr

Software NIST Search v kombinaci s bohatými MS/MS knihovnami představuje robustní nástroj pro identifikaci neznámých látek. Nabízí flexibilitu tří režimů vyhledávání, možnost přizpůsobení nastavení a efektivní filtrování výsledků, což zvyšuje přesnost i reprodukovatelnost analýz v praxi.

Reference

• James Little. LCMS Unknown Identifications Using MSMS Libraries Part II: NIST Search Software and Libraries, 2020.
• NIST Search Software Detailed Manual.
• NIST Tandem Quick Start Guide.
• hr_msms_nist, lr_msms_nist, apci_msms_nist Databáze, NIST 2020.
• biopep_msms_nist peptide library, NIST.
• Stein S., Tchekhovskoi D. NIST Tandem Libraries Development, NIST.