基于DEPT-135谱图匹配的天然产物自动化去重复方法

《Digital Discovery》：Automated natural product dereplication via DEPT-135 spectral matchingOpen Access

　　

核磁共振是鉴定新型天然产物的重要手段，但为未知化合物指认结构的过程仍然缓慢且高度依赖人工操作。偏极化转移无损增强（DEPT）是一种常规的二维核磁共振实验，可报告碳的多元性，区分CH、CH?和CH?基团；然而，与基于相关性的方法不同，它极少被用于自动化谱图匹配。在此，我们提出并评估了一套谱图相似性方法，通过将查询的DEPT-135谱图与参考数据库进行匹配来检索候选结构。通过将来自公开数据库的实验谱图与来自COCONUT数据库的数十万条模拟天然产物谱图组成的参考集进行匹配，我们证明这些仅使用碳化学位移以及CH?与CH/CH?多元性信息的相似性方法能够成功鉴定出精确结构。具体而言，对于大约四分之三的查询，正确结构出现在前十大候选之中；对于超过一半的查询，正确结构位列首位候选。此外，排名第一的命中结果通常是查询化合物的近缘结构类似物，且性能对噪声和方法参数的变化基本不敏感。引入分子式先验信息或通过排名融合方法组合互补方法，准确率可进一步提升。综上，我们的结果确立DEPT-135匹配作为天然产物去重复工作中一种实用且互补的筛选手段，为多模态工作流程提供了正交证据，并加速了结构解析进程。

该内容仅可通过PDF查看。

打开 PDF——通过DEPT-135谱图匹配实现天然产物自动化去重复工作，在另一个窗口中

? 2026 作者。由英国皇家化学会出版

2026

作者

本文依据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议获得授权。您可以在其他出版物中使用本文内容，无需进一步向RSC申请许可，前提是给出正确的致谢且不得用于商业目的。

本文依据 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 获得授权。