[发明专利]基于GC-MS建立分子网络的方法及其应用

说明书

本发明公开了一种基于GC‑MS建立分子网络的方法，包括：GC‑MS分析与原始数据采集；使用MSconvert软件将原始数据转换成mzXML格式；采用ADAP对原始数据进行处理，构建提取的离子色谱图EICs，并检测色谱峰；利用光谱反褶积对色谱图进行比对和层次聚类；生成.mgf文件和.csv文件；用MetGem软件打开.mgf文件和.csv文件，形成分子网络；使用可视化软件，进行分子网络图编辑。本发明实现了GC‑MS分子网络的建立，该方法可用于单个或多个样本中不同分子结构族群的鉴定，还可用于指导香原料的开发、鉴别和挥发性代谢物的标记等。

技术领域

本发明涉及气相色谱-质谱联用数据解析技术领域，特别是一种基于GC-MS建立分子网络的方法及其应用。

背景技术

现有分子网络，根据二级质谱碎片离子(MS/MS)的相似度，将具有相似结构的天然产物分子按照相似度高低依次整合为一张可视化的网络图谱。通过分子网络图可以清晰地看到一个样本中所有的质谱碎片离子及它们之间的相互关系，同一类化合物分子聚集成簇，而不同类型的化合物将形成多个不同的分子簇。该技术可用于快速分析复杂样本中的已知化合物及其类似物，以及不同来源样本的化学成分定量表征。分子网络技术已经在微生物、海洋生物、植物、药物代谢等方面取得了不错的研究进展，尤其在近3年的时间，迅速成为研究人员的关注热点。但是目前使用的分子网络都是基于LC-MS/MS而建立的，适用于难挥发性成分的分析检测，对于挥发性成分是不可行的。因为关于挥发性成分的研究中，使用的是GC-MS分析技术。

挥发性成分的感官特征是与其化学成分的结构相关的，尤其是特定的香味特征往往与结构中的某种官能团或结构片段相关。例如羧基、醛基、酯和羟基等原子团能形成气味特征，SH化合物及有机硫化合物多有强烈的气味，芳香族化合物多数具有芳香味。挥发性成分表现出的感官特征在同类化合物中具有一定相似性，而在不同类型化合物中差异性明显。再者，天然植物香原料来源于不同科、属、种，挥发性成分的结构类型也有较大差异。因此，了解香原料中挥发性成分的结构特征，有助于香原料的识别和香精调配。

香原料本身的物质基础，也就是所谓的次生代谢产物，是一类细胞生命活动或植物生长发育正常运行的非必需的小分子有机化合物。次生代谢产物的不同主要来源于植物品种、环境、组织部位等因素的影响。次生代谢过程是植物在长期进化中对生态环境适应的结果，因此植物体本身含有的化学成分，经过不同的代谢过程，会产生许多类别的系列成分，各类别成分之间存在生源关系，同一类型的不同化合物之间也存在着密切的生源关系。因此，在比较与分析香原料的差异性时，既要找到单体化合物的差异，也需要考虑因为生源差异而导致某一类化合物群体的差异，才能从源头解决香原料的识别，判别香原料的真假与差异。

在分析复杂样本的差异性中，最常使用的方法是PCA(Principal ComponentAnalysis)主成分分析法。PCA是一种数据降维方法，将原始数据转换为低维数据，在利用样本的聚拢度进行质量判断，该方法可用来筛选数据中差异较大的变量，而样本间相似性较大的因素及样本内部成分的结构关系，得不到更好的分析。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于GC-MS建立分子网络的方法及其应用，本发明基于GC-MS的碎片离子相似性，通过反褶积计算和对比，计算出不同化合物之间的结构相似性，通过这种相似关联性得到不同结构特征的分子组群，最终实现对不同复杂样本间的差异性和关联性分析。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于GC-MS建立分子网络的方法，包括以下步骤：

(1)GC-MS分析与原始数据采集；

(2)使用MSconvert软件将原始数据转换成mzXML格式；

(3)采用ADAP对原始数据进行处理，构建提取的离子色谱图EICs，并检测色谱峰；

(4)利用光谱反褶积对色谱图进行比对和层次聚类；