基于立体化学感知关系的代谢物身份澄清工具StereoMapper的开发与验证

《Journal of Cheminformatics》：StereoMapper: clarifying metabolite identity through stereochemically aware relationship assignment

　　## 摘要代谢物交叉映射中的不准确会频繁向全基因组尺度代谢模型（GEMs）中引入错误。一个关键挑战在于如何在跨生化数据库的背景下，区分真正相同的代谢物与关系密切的结构变体，如对映异构体。StereoMapper通过建立立体化学感知关系来解决这一问题，从而澄清代谢物身份。它完全基于结构信息运作，利用分子结构推断等价性并定义关系。StereoMapper使用RDKit（2025.3.3）和Open Babel-wheel（3.1.1.22，提供Open Babel软件的核心功能）实现，并在四个精选对照数据集上进行基准测试，以评估其在关系分类（对映体、非对映体、立体解析对和质子化形式）方面的性能。随后，该流程被应用于来自多个代谢数据库的130万个分子结构，以生成等价异构体集合（由StereoMapper识别为等价的一组结构）。这些集合与MetaNetX的人类子集（一种具有上下文感知能力的参考数据）进行比较，以评估一致性并调查不一致之处。在仅包含多个关系类别阳性示例的精选阳性对照集上，StereoMapper的精确度、召回率和F1分数平均分别为93%、98%和95%；经过优化后，精确度和F1分数分别提升至99%和98%，而召回率保持在98%。将结果应用于130万个结构后，产生了超过339,000个分子结构之间的立体化学定义关系。与MetaNetX人类子集的分配结果进行比较显示，总体分组一致性为93.5%。其余6.5%的差异主要与质子化形式关系（52%）和立体解析对（37%）有关，而21%涉及复杂或模棱两可的案例。