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研究人员开发了一种新的计算质谱系统，可以识别不同生物体的整套代谢物，从而快速识别潜在的治疗化合物。根据自然方法论文，该方法在来自12种植物物种的选择组织上进行了测试，并且能够记录超过一千种代谢物。该研究由RIKEN可持续资源科学中心(CSRS)的科学家完成。
自从现代医学出现以来，已知植物是治疗化合物的来源，并且今天仍然如此。然而，对数百万种植物进行分类可能需要很长时间，每种植物都含有各自不同的代谢组以确定新的目标化合物。
质谱法是鉴定样品是否含有给定化合物的有效工具，但发现新化合物要困难得多。
因此，CSRS研究人员试图创建一种计算质谱技术，以使其更容易。计算质谱是一个不断发展的研究领域，专注于寻找以前未知的代谢物并预测它们的功能。
该系统的特征在于水稻和玉米中的一类抗生素以及在洋葱，西红柿和马铃薯中发现的一类抗炎和抗菌化合物。为了开发这项技术，研究人员创造了几种新算法，用于比较用碳-13标记的植物和不用碳-13标记的植物的质谱输出。这些算法预测了植物代谢物的分子式，并通过它们对它们进行分类。算法继续预测代谢物的结构，并将这些结构与其他已知代谢物进行比较，以预测功能。
研究人员相信这种技术可以帮助其他研究领域。在他们的下一个项目中，他们计划使用该方法来分析人类和微生物群的代谢组。
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