[High-resolution mass spectrometry-based mass defect filtering for characterization of traditional Chinese medicine: a review].

表征(材料科学) 鉴定(生物学) 中医药 质谱法 计算机科学 数据挖掘 生化工程 高分辨率 化学 纳米技术 材料科学 色谱法 工程类 医学 生物 病理 地质学 替代医学 遥感 植物
作者
Yue Jiang,Wen Gao,Hua Yang,Ping Li
出处
期刊:PubMed 卷期号:47 (18): 4835-4845 被引量:1
标识
DOI:10.19540/j.cnki.cjcmm.20220518.601
摘要

The components of traditional Chinese medicine(TCM) are characterized by diversity and complexity, and the comprehensive characterization of chemical compositions is the premise to study the effective substances of TCM. High-resolution mass spectrometry(HRMS) is an important tool for qualitative analysis of the complex composition of TCM. A series of HRMS post-processing strategies have been greatly developed and applied for the analysis of complex HRMS data and the structural annotation of chemical components. Considering that the structural analogues tend to have a specific range of mass defect, mass defect filtering(MDF) can be subjected to HRMS data for rapid identification of TCM structural analogues. As a representative data-mining strategy, MDF can effectively improve the characterization efficiency of target compounds in the complex system of TCM. In recent years, classic MDF has been developed into various modified MDF technologies, facilitating the efficient interpretation of HRMS data. This review introduced the principles and characteristics of different MDF technologies and summarized the application of MDF in the qualitative analysis of TCM to provide a comprehensive reference for the research on component characterization and structural identification in TCM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
11秒前
科研顺利完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
谦让以亦完成签到 ,获得积分10
12秒前
孔wj完成签到,获得积分10
16秒前
Lee完成签到 ,获得积分10
17秒前
SKKY发布了新的文献求助30
18秒前
18秒前
21秒前
洋芋饭饭完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
yzz完成签到,获得积分10
24秒前
CGBIO完成签到,获得积分10
24秒前
啪嗒大白球完成签到,获得积分10
24秒前
Syan完成签到,获得积分10
24秒前
675完成签到,获得积分10
25秒前
真的OK完成签到,获得积分0
25秒前
runtang完成签到,获得积分10
26秒前
海上森林的一只猫完成签到 ,获得积分10
26秒前
Temperature完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
ElioHuang完成签到,获得积分0
28秒前
橙子完成签到,获得积分20
28秒前
29秒前
31秒前
木木夕发布了新的文献求助10
31秒前
31秒前
32秒前
33秒前
35秒前
38秒前
Lucas发布了新的文献求助10
40秒前
41秒前
44秒前
健康的钢铁侠完成签到,获得积分10
45秒前
木木夕完成签到,获得积分10
45秒前
科研通AI6.4应助Lucas采纳,获得10
47秒前
49秒前
Flynut完成签到,获得积分10
50秒前
feiyang完成签到 ,获得积分10
50秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6473779
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8276810
关于积分的说明 17647098
捐赠科研通 5553916
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2909824
邀请新用户注册赠送积分活动 1886615
关于科研通互助平台的介绍 1738843