Nature子刊 | 加速中药现代化进程质谱代谢组解析药用植物

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中药作为中华传统医学的瑰宝，有着五千多年历史，在中国、韩国、日本等国的疾病预防和治疗相关医疗保健中广泛应用。基于串联质谱技术（MS/MS）的非靶向代谢组，适合于研究中药复杂成分及对其代谢物定性定量分析。
2022年8日27日，韩国首尔大学SangHeeShim教授在Nature子刊ScientificData上发表了题为MassspectrometrydataonspecializedmetabolomeofmedicinalplantsusedinEastAsiantraditionalmedicine的文章，构建了韩国药典中收录的337种中药的原始液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）数据集，以及从中药中分离的223种化学物质的光谱参考库。可作为基于MS/MS的药用植物特殊代谢物非靶向代谢组学分析的参考数据集。

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ScientificData
中药作为我国的传统医药，有着悠悠五千多年历史，是伟大祖先在长期实践中积累起来的宝贵经验和财富。现今，人们更加注重自然健康，加之对于一些疑难病症，西药显得无能为力，这加速了中药的研究与开发。公元6世纪，中药随着佛教和中国传统文化从中国传入韩国和日本。从那时起，中药便在漫长的历史中被广泛使用。现今，中药在中、日、韩三国及其他东亚国家的公共卫生保健中仍然发挥着重要作用。
中药的药效往往与几种中药成分有关，其中抗疟疾的青蒿素是最具代表性的例子。中药复杂成分进行高通量分析，对于中药研究和中药现代化至关重要。串联质谱(MS/MS) ，尤其是与液相色谱（LC）连用的LC-MS/MS ，最常用于药用植物分析。基于串联质谱的非靶向代谢组学可用于评估药用植物和相关药膳的质量，可用于发现生物活性化合物。
尽管该技术应用越来越广，但公共数据库中仅保存了少数可靠质量可控的药用植物的串联质谱数据。随着非靶向代谢组学向多个领域扩展，公开可用数据库的重要性愈发凸显。
MASST和ReDU的相继推出，标志着基于串联质谱的非靶向代谢组学研究对公共数据集的需求日益增加。 MASST（masst.ucsd.edu）是一个查询公共小分子串联质谱数据的搜索工具，类似于计算机本地对核酸、蛋白序列进行局部比对的算法工具BLAST和SRA 。 MASST可用所有主要公共质谱数据库搜索串联质谱分子：包括MassIVE、Metabolights和MetabolomicsWorkbench 。 ReDU（https://redu.ucsd.edu/）是一个基于公共质谱的代谢组学数据元数据捕获系统。 ReDU支持多种类型的分析，包括查找化学物质和相关的元数据，比较样品组之间共有和差异的化学物质及分子代谢网络。
本研究构建的数据库称为KP337数据集，因该数据集中的大多数药用植物都收录在韩国药典（KP）中。数据并未涵盖韩国药典中记录的全部药用植物，但涵盖了大部分常用药用植物。数据库记录了MassIVE原始数据存储库中337种药用植物的公开可用和可重新分析的原始LC-MS/MS数据集，与全球天然产物分子网络（GNPS,https://gnps.ucsd.edu）连接。 GNPS是一个基于Web的质谱生态系统，旨在成为社区范围内组织和共享原始、处理或注释的碎片质谱数据（MS/MS）的开放访问知识库。 GNPS有助于在数据的整个生命周期中进行识别和发现；从最初的数据采集/分析到发布后。 GNPS提供了分析数据集并将其与所有公开可用数据进行比较的能力， GNPS-Community库已扩展至包含来自全球55个机构的1325种化合物的2224个MS/MS谱图。

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中药中常用药用植物及分类覆盖范围

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