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Reconstruction of HMBC Correlation Networks: A Novel NMR-Based Contribution to Metabolite Mixture Analysis

异核单量子相干光谱 化学位移 代谢物 二维核磁共振波谱 化学 生物信息学 碳-13核磁共振 立体化学 生物系统 生物 生物化学 基因 物理化学
作者
Ali Bakiri,Jane Hubert,Romain Reynaud,Carole Lambert,Agathe Martinez,JH Renault,Jean‐Marc Nuzillard
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:58 (2): 262-270 被引量:12
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.7b00653
摘要

A new in silico method is introduced for the dereplication of natural metabolite mixtures based on HMBC and HSQC spectra that inform about short-range and long-range H–C correlations occurring in the carbon skeleton of individual chemical entities. Starting from the HMBC spectrum of a metabolite mixture, an algorithm was developed in order to recover individualized HMBC footprints of the mixture constituents. The collected H–C correlations are represented by a network of NMR peaks connected to each other when sharing either a 1H or 13C chemical shift value. The network obtained is then divided into clusters using a community detection algorithm, and finally each cluster is tentatively assigned to a molecular structure by means of a NMR chemical shift database containing the theoretical HMBC and HSQC correlation data of a range of natural metabolites. The proof of principle of this method is demonstrated on a model mixture of 3 known natural compounds and then on a real-life bark extract obtained from the common spruce (Picea abies L.).
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