3.2.5质谱谱图数据库
质谱数据分析资源
质谱数据分析资源在当今科学研究和医学诊断领域，质谱数据分析资源在发现新药物、研究蛋白质结构以及诊断疾病等方面起着重要作用。
质谱是一种广泛应用的分析技术，能够对样品中的分子进行鉴定和定量。
为了有效地进行质谱数据分析，研究人员和实验室需要合适的资源和工具。
1. 质谱数据库质谱数据库是质谱数据分析的宝贵资源之一。
这些数据库包含了大量的质谱数据和相关信息，可以帮助研究人员对未知样品进行鉴定和定量分析。
一些知名的质谱数据库包括PubChem、MassBank、METLIN等。
这些数据库提供了广泛的化合物信息，包括质谱图、碎片图谱、化合物标识等。
研究人员可以通过比对实验数据和数据库中的信息来确定样品中的化合物。
2. 质谱数据处理软件质谱数据处理软件是质谱数据分析的核心工具。
这些软件能够对原始质谱数据进行预处理、去噪、峰识别和峰归一化等操作，提取有用的信息。
同时，它们还能对质谱图谱进行解析、比对和分析，帮助研究人员对化合物进行鉴定和定量分析。
一些常用的质谱数据处理软件包括MassHunter、XCMS、MzMine等。
3. 质谱仪器和设备质谱仪器和设备是进行质谱数据分析的必备工具。
质谱仪器通过将样品离子化，然后通过电场或磁场进行分离和测定。
不同类型的质谱仪器包括质谱质谱仪（MS/MS）、液相色谱质谱仪（LC-MS）、气相色谱质谱仪（GC-MS）等。
这些仪器能够提供高灵敏度的质谱数据，并可以进行多种分析技术，包括质谱成像、蛋白质组学和代谢组学等。
4. 质谱数据分析方法质谱数据分析方法是进行质谱数据分析的基础。
这些方法包括质谱谱库搜索、化合物标识、定量分析、统计分析等。
研究人员需要了解和掌握这些方法，才能有效地进行质谱数据分析。
此外，还有一些新的质谱数据分析方法在不断地发展和改进，如基于机器学习的质谱数据分析和质谱成像技术等。
5. 数据共享和交流平台为了促进质谱数据分析的发展和研究成果的共享，建立数据共享和交流平台非常重要。
化学行业免费的谱图数据库18个
化学专业免费的谱图数据库18个1、【名称】ChemExper化学品目录CDD (包括MSDS、5000张红外谱图）【资源简介】The database contains currently more than 70 000 chemicals, 16000 MSDS, 5000 IR spectra and more than 20 suppliers. It is the only chemical database that lets you SUBMIT your own data! 【检索途径】You can find a chemical by its molecular formula, IUPAC name, common name, CAS number, catalog number, substructure or physical characteristics【地址】http://www.chemexper.be/【名称】 (NMR谱图数据库及NMR谱图预测)【资源简介】This is a web-based approach implementing a new java applet that enables to assign a chemical structure to the corresponding NMR spectrum by simply drawing lines between atoms and automatically characterized signals.This NMR predictor allows to predict the spectrum from the chemical structure based on Spinus (Structure-based Predictions In NUclear magnetic resonance Spectroscopy), which is an on-going project for the development of structure-based tools for fast prediction of NMR spectra developed by Gasteiger (http://www2.chemie.uni-erlangen.de/services/spinus/index.html). SPINUS - WEB currently accepts molecular structures via a Java molecular editor, and estimates 1H NMR chemical shifts.【地址】/2、【名称】BioMagResBank (BMRB): 多肽、蛋白质、核酸等的核磁共振数据存储库【资源简介】IntroductionBioMagResBank (BMRB) is the publicly-accessible depository for NMR results from peptides, proteins, and nucleic acids recognized by the International Society of Magnetic Resonance and by the IUPAC-IUBMB-IUPAB Inter-Union Task Group on the Standardization of Data Bases of Protein and Nucleic Acid Structures Determined by NMR Spectroscopy. In addition, BMRB provides reference information and maintains a collection of NMR pulse sequences and computer software for biomolecular NMR. Access to data in BMRB is free directly from its web site (URL ) and ftp site () and will remain so as public funding permits. The concept of a biomolecular NMR data bank developed under a five-year research grant awarded to the University of Wisconsin-Madison from the National Library of Medicine, National Institutes of Health. This grant was phased out after that period, and a Request for Applications was issued by the NIH for future support of this activity. BMRB at t he University of Wisconsin-Madison won this competition, has been supported since 1 September 1996 by the National Library of Medicine, NIH under grant 1 P41 LM05799. The current award for five years expires on 31 August 2004.AimsIn collaboration with the Protein Data Bank (PDB, Brookhaven National Laboratories) and Nucleic Acid Data Bank (NDB, Rutgers University), BMRB aims to develop into the collection site for structural NMR data in proteins and nucleic acids. Steps are being taken at BMRB to achieve this capability, which will include transmission of all relevant data to the PDB and NDB collections. In addition, BMRB has the goal of archiving NMR-specific data including assigned chemical shifts, J-couplings, relaxation rates, and chemical information derived from NMR investigations (for example, hydrogen exchange rates and pKa values). In developing these collections BMRB intends to be responsive to the needs and priorities of the scientific community. The operating policy at BMRB is monitored and shaped by its Advisory Board which meets once each year to review progress and set priorities. The Advisory Board is composed ofrepresentatives from laboratories that originate and/or use data within the BMRB p urview.【地址】/3、【名称】NIST Chemistry WebBook【资源简介】The November 1998 release of The NIST WebBook is the fifth edition of the NIST Chemistry WebBook. It contains thermochemical data for over 5000 organic and small inorganic compounds, reaction thermochemistry data for over 8000 reactions, IR spectra for over 5000 compounds, mass spectra for over 10,000 compounds, electronic / vibrational spectra for over 3000 compounds, constants ofdiatomic molecules (spectroscopic data) for over 600 compounds, Ion energetics data for over 14,000 compounds, and thermophysical property data for 16 fluids There are many avenues for searching the database. Structures are given for most species, as well as common and commercial names.【检索途径】Formula NamePartial formulaCAS registry numberStructure basedIon energeticsVibrational and electronic spectraMolecular weightAuthor【地址】/chemistry4、【名称】粉末衍射模式数据库PowBase (Powder Patterns Database)【资源简介】PowBase is a "minimum database" of constant wavelength powder patterns. The data files (zipped) contain either a CIF file or a .dat file (the latter can be viewed by WinPLOTR, option INSTRM=0).The search output produces entry numbers with hyperlink to the raw data (zipped files), the formula, wavelength, a comment, and a reference with email address. Some pertinent hyperlinks may be added, and also a VRML 3D view, sometimes.【地址】http://sdpd.univ-lemans.fr/powbase/5、【名称】上海有机化学所:化学数据库【资源简介】上海有机化学研究所的化学专业数据库由多个数据库组成，注册后可免费使用。
质谱谱图解析
3. 根据分子离子峰的同位素丰度，未知物含有2-3个O及5-6个C，分子 量为126的合理化学式只有三个：C5H2O4，C6H6O3，C7H10O2，由以 上判断，最有可能的化学式为C6H6O3
4. 根据C6H6O3计算环加双键值为4
至此，可排出可能的ห้องสมุดไป่ตู้构为呋喃甲酸甲酯，但无法确定是哪个异构体。 这两个异构体都能产生谱图中的重要峰
若有高分辨质谱数据，即可直接获得m/z 67，m/z 95的元素组成，使 解析大为简化
最后，还要合成这两个异构体，再根据这两个异构体的质谱图和色谱 保留时间最终确定未知物结构
两种异构体产生谱图中重要峰的途径如下：
例 12
这是一张由植物中提取的一种成分的质谱图，应用化学电离技术获得分 子量为151，由同位素丰度得到该分子元素组成为C9H13NO
7. 未知物化学式比色酮和香豆素多了一个O，即多一个羟基
8. 天然的色酮及香豆素衍生物类化合物中，取代基多位于A环：
9. 由香豆素及色酮的质谱图可看到两者都发生消除反应，失去[CO]，产生 [M-28]碎片离子，但只有色酮发生失去乙炔的消除反应，产生[M-26]碎片 离子，而香豆素不发生这种反应
10. 未知物的谱图中只有[M-28]的碎片峰（m/z 118），而没有[M-26]的 碎片峰（m/z 120），因此排除了羟基色酮的可能
1. 未知物谱图中质量数最高的峰是m/z 254（偶数），与m/z 226相差28 u，为失去合理中性物，因此认定m/z 254为分子离子峰
2. 由m/z 254离子的元素组成C15H10O4计算其环加双键值为11 3. 分子离子峰为基峰环加双键值为11可产生[M-28]+显著碎片峰，具有
药物分析中的质谱谱库建立与应用
药物分析中的质谱谱库建立与应用质谱谱库在药物分析领域扮演着重要的角色。
它是由一系列已知化合物的实验质谱数据组成的数据库，可以用于分析未知样品中的化合物成分。
本文将探讨质谱谱库的建立过程和在药物分析中的应用。
一、质谱谱库的建立过程质谱谱库的建立过程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：采集已知化合物的质谱数据。
可以通过质谱仪器进行实验，在一定的质谱条件下得到化合物的质谱图。
2. 数据处理：对采集到的质谱数据进行处理，包括质谱图的峰提取、质谱峰的峰面积计算等。
同时，还需要对质谱数据进行归一化处理，使不同仪器、不同实验条件下的质谱数据具有可比性。
3. 数据存储：将处理后的质谱数据存储到数据库中。
可以使用各种数据库管理系统进行数据的存储和管理，以便后续的查询和应用。
4. 数据验证：通过与已知化合物对比，验证质谱数据的准确性和可靠性。
可以使用质谱图的相似度计算方法来评估未知样品和已知化合物之间的相似程度。
二、质谱谱库的应用质谱谱库在药物分析中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 药物成分鉴定：通过与质谱谱库中已知化合物的比对，可以确定药物中的各种成分。
对于复杂的样品，可以通过质谱谱库的检索功能，快速找到目标化合物。
2. 药物代谢物分析：质谱谱库可以用于鉴定药物代谢产物，并帮助研究人员了解药物在人体内的代谢途径和代谢产物的结构。
3. 药物质量控制：通过与质谱谱库中的标准质谱数据进行比对，可以对药物的质量进行评估和监控。
同时，质谱谱库还可以用于检测药物中的杂质或不良反应产物。
4. 新药物开发：质谱谱库可以辅助新药物的开发和研究。
通过与质谱谱库中已知化合物的比对，可以评估新药物的结构与已知药物类似性，并判断其可能的活性。
5. 毒理学研究：质谱谱库可以用于毒理学研究中的代谢产物鉴定。
通过分析药物代谢产物的质谱数据，可以了解毒物在人体内的代谢途径和毒性产物的结构。
三、质谱谱库的发展趋势随着科学技术的不断进步，质谱谱库的建立和应用也在不断发展。
安捷伦质谱数据提取
安捷伦质谱数据提取1.引言1.1 概述概述部分的内容可以围绕着安捷伦质谱数据提取的背景和重要性展开。
下面是一种可能的写作方式：概述：质谱数据提取是一种关键的分析技术，广泛应用于化学、生物、环境等领域。
在各个领域的研究中，仪器设备的选择和数据处理的技术都起着至关重要的作用。
安捷伦（Agilent）作为一个知名的科学仪器供应商，其质谱仪在质谱数据提取方面具有广泛应用的优势。
质谱数据提取是指通过使用质谱仪仪器，从样品中获取并解读质谱数据的过程。
质谱数据包含了样品中化合物的质荷比、相对丰度等信息，能够为化合物的鉴定和定量提供重要依据。
在过去的几十年中，通过不断创新和技术提升，质谱仪已经成为分析化学领域中最重要的分析工具之一。
安捷伦质谱数据提取的方法具有高灵敏度、高分辨率、高重复性和快速分析速度的特点。
安捷伦公司通过不断改进仪器硬件和软件算法，提高了质谱信号的采集效率和分析精度。
同时，安捷伦还开发了一系列数据处理软件，使用户能够更加方便地提取并解读质谱数据。
本文将详细介绍安捷伦质谱数据提取的两种主要方法。
方法一主要基于质谱仪的硬件改进，通过提高质谱信号的采集效率和分辨率，实现对样品中化合物的准确鉴定。
方法二则着重于安捷伦质谱仪的软件算法，通过自动化处理和数据分析，提高质谱数据的处理速度和准确性。
在接下来的正文中，我们将详细介绍这两种方法的原理、优势和应用案例。
同时，我们还将探讨目前面临的挑战和未来的发展方向。
通过深入了解安捷伦质谱数据提取技术的特点和应用领域，读者将能够更好地应用该技术解决实际问题，推动科学研究和工业应用的发展。
1.2 文章结构文章结构本文主要介绍了安捷伦质谱数据提取的方法。
文章分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分首先概述了质谱数据的重要性和应用，以及当前质谱数据提取的挑战。
接着介绍了文章的结构，包括引言、正文和结论三个部分的内容。
正文部分分为两个小节，分别介绍了质谱数据提取的两种方法。
质谱数据分析资源
质谱数据分析资源1 数据库（1）蛋白质序列数据库：//sites/entrez?db=Protein/IPI/IPIhelp.html（2）实验数据：/pride/startBrowse.do/OPD///data.jspAdipose Proteome Database: http://proteome.biochem.mpg.de/adipoOrganellar Map Database: http://proteome.biochem.mpg.de/ormd/Body Fluid Database - Seminal: http://proteome.biochem.mpg.de/seminal/Body Fluid Database - Tear: http://proteome.biochem.mpg.de/tear/Body Fluid Database - Urinary: http://proteome.biochem.mpg.de/urine/Red Blood Cell Database: http://proteome.biochem.mpg.de/rbc/2 数据分析工具（1）蛋白质组专家系统：/tools/ 提供的工具链接：Aldente：利用PMF数据鉴定蛋白质，使用了Hough变换来处理图谱，对图谱进行再校正和异常值排除。
提供单机版下载。
FindMod：利用PMF数据鉴定蛋白质中存在的修饰，考虑的修饰是Swiss-Prot数据库中包含的注释。
FindPept：利用PMF数据鉴定蛋白质，处理非特异性酶切的数据，考虑了化学修饰，翻译后修饰等因素。
GlycoMod：利用PMF数据预测蛋白质中可能发生的糖基化修饰，鉴定糖肽。
Mascot：商业化的数据库搜索软件，提供PMF搜库，PFF搜库以及混合搜库的功能，网站有大量的背景知识介绍。
网址为：/。
PepMAPPER：PMF数据搜索软件。
nist标准质谱数据库
nist标准质谱数据库NIST标准质谱数据库。
NIST标准质谱数据库（NIST MS库）是由美国国家标准与技术研究院（NIST）开发的一套用于质谱数据分析的标准参考库。
该数据库收集了大量化合物的质谱数据，为科学家、化学家、药学家和环境科学家等提供了重要的参考信息。
NIST MS 库的建立旨在帮助用户识别和鉴定未知化合物，推动科学研究和工业应用的发展。
NIST MS库包含了各种类型的质谱数据，涵盖了不同化合物的碎片图谱、质谱谱图和质谱库等信息。
用户可以通过查询该数据库来获取化合物的质谱信息，从而进行化合物的鉴定和结构分析。
此外，NIST MS库还提供了丰富的质谱数据比对工具，帮助用户快速准确地分析和解释实验数据。
NIST MS库的应用领域非常广泛，主要包括但不限于以下几个方面：1. 化合物鉴定与结构分析，科学家可以通过NIST MS库快速准确地识别未知化合物的质谱信息，从而确定其分子结构和化学性质。
2. 药物研发与药物分析，药学家可以利用NIST MS库对药物进行质谱分析，帮助药物研发和药物质量控制。
3. 环境污染物分析，环境科学家可以利用NIST MS库对环境样品中的有机污染物进行质谱鉴定和定量分析，从而评估环境污染程度和影响。
4. 食品安全与质量控制，食品科学家可以利用NIST MS库对食品中的添加剂、农药残留和食品成分进行质谱分析，保障食品安全和质量。
总的来说，NIST MS库是一套非常重要的质谱数据库，为科学研究和工业应用提供了强大的支持。
通过利用NIST MS库，用户可以快速准确地获取化合物的质谱信息，推动科学研究和技术创新的发展。
希望NIST MS库能够继续完善和更新，为广大用户提供更加全面和可靠的质谱数据服务。
数据库的建立
气相色谱-质谱联用(MS)谱图数据库的建立一、 质谱图数据库建立的意义一次质谱实验可产生大量的质谱数据，而且目前自然界中已知的化合物有数十万种，所以用人工方式鉴别位置化合物的种类和结构比较困难，有必要用计算机辅助分析来代替人工的鉴别方式。
试图用计算机技术鉴别低分辨质谱的最早尝试是由Abrahams 和Stenhager 提出的。
考虑到理论方法遇到的困难和统计方法的缺点，许多学者认识到将未知谱同已知谱进行比较是一个成功的鉴别化合的方法。
这一方法有两个优点：它仅用低分辩质谱法去鉴别一种完全位置的化合物；它是一种简单的方法，不需要质谱方面的理论只是。
质谱库检索技术正是应这种要求产生的，这种技术的实现首先需要建立质谱数据库。
二、 GC-MS 质谱图数据库的结构所要建立的质谱数据库数据来自NIST 05谱库，共包含163198个不同化合物的谱图，每张谱图都提供了化合物名称、分子式、CAS 登记号、二维联结表等信息。
质谱库由INDEX1，INDEX2和MAINLAB 三个文件组成。
INDEX1存储谱图的十强峰、元素及分子量信息。
INDEX2存储ID 号、CAS 号和分子式信息，MAINLAB 文件存储谱库中谱图的数据信息。
1、 INDEX1的结构INDEX1中ID 为化合物的特征识别号，MWT 为化合物的分子量，ELE 为化合物的元素信息，1210,,,M M M 为化合物的十强峰，Point1为化合物的谱图数据在MAINLAB 中的存储位置。
INDEX1文件由163198个记录组成，每个记录的大小为32字节。
下面是一个记录的存储结构：Struct INDEX1{long ID; // 化合物的ID 号 short MWT; // 化合物的分子量short ELE; // 化合物的元素信息short M1; // 化合物的第1强峰short M2; // 化合物的第2强峰short M10; // 化合物的第10强峰long Point1; // 该化合物的质谱数据在MAINLAB文件中的存储地址};INDEX1中的ELE存储了化合物的元素信息，用户可以通过输入元素信息来缩小检索范围。
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3.2.5.质谱谱图数据库
服务介绍：
可获取化合物质谱谱图，物化性质等信息。
本数据库的质谱谱图用java applet显示，请用户的浏览器不要禁用java。
检索方式与示例：
可以通过谱峰数据来检索相似谱图，检索途径为质荷比、丰度组合。
也可根据化合物的名称、CAS号、分子式。
注：由于谱图匹配算法还在继续开发中，目前还不能很好的匹配谱图形状，系统将对此功能进一步完善。
3.2.5.1质谱谱图检索
基本原理用户手动通过输入提问谱图中一定数目的质谱峰数据（质荷比、丰度），在数据库中进行匹配，获得与提问谱相似的谱图。
第一步：先指定待输入的谱峰的数目。
输入的数字，不得少于输入谱峰的数目，但可以多于输入谱峰的数目。
如本例中要输入5个谱峰，可以输入数字“10”，如图3.2.5.1所示（例1）。
点按钮峰数确认，开始输入具体数据，进入第二步。
图3.2.5.1 质谱谱图检索的第一步：输入谱峰数目（例1）
第二步：输入每个谱峰的具体数据并设置匹配条件。
注意，每个谱峰都必须输入质荷比(M/E)，但丰度(Abundance)可以为空。
如某个谱峰只输入丰度(Abundance)而没有输入质荷比(M/E)，则该峰的数据无效。
如图3.2.5.2所示，每个谱峰质荷比前的勾选框被选择，表示该谱峰被选中。
图3.2.5.2 质谱谱图检索的第二步：输入谱峰的质荷比(M/E)（例1）
谱峰数据输入完成后，需要在下方选择附加条件，意为在检出的质谱图中要求：
1）包含所有选中的质荷比（默认选择），如果去掉选择表示不要求含有所有选中的质荷比。
2）最大质荷比相近：+-后的数据默认为0，并勾选此项（默认选择），表示检出谱图的最大
质荷比必须与输入的最大质荷比完全相同（本例中即242）。
如果输入一个非零的数字，例如2，
则表示检出谱图的最大质荷比与输入的最大质荷比可以相差2，即在240-244之间均可。
如去
掉勾选，则表示不限制检出谱图的最大质荷比。
3）检出谱图的峰总数，可指定一个峰总数的范围。
如果不勾选此项，则表示不限制峰总数。
4）显示结果数和每页记录数，默认为仅取前面100条结果。
用户可根据需要自行指定，方
便显示。
第三步：检索并查看比较结果。
完成第二步后，点开始检索，即可获得结果，列表如图3.2.5.3。
图3.2.5.3 检索结果列表（例1）
结果列表包括比较勾选框、化合物名、最大质荷比、峰的总数和详细信息的链接。
用户点击最后一栏的详细信息的链接，即可查看化合物的结构与质谱谱图，如图3.2.5.4。
质谱谱图用java applet显示，鼠标移到谱线上可查看该谱峰的质荷比与相对丰度。
图3.2.5.4 化合物结构与谱图（例1）
比较勾选框，是为进行多个谱图之间的比较而专门设置的。
如图3.2.5.5所示，选择2个谱图之后，点击表格下方的按钮质谱谱图比较，则可将2个谱图显示在同一个页面上，方便用户查看比较。
如图3.2.5.6。
谱图比较的功能没有数目限制，可同时显示多个谱图。
图3.2.5.5 选择2个谱图进行比较（例1）
图3.2.5.6 选择2个谱图进行比较（例1）
3.2.5.2化合物检索
基本原理用户输入化合物的英文名称、CAS号或者分子式，选择精确检索或者模糊检索。
系统根据用户输入的关键词检索该化合物的质谱谱图并列表显示。
通过化合物的名称检索质谱图
图3.2.5.7 通过名称精确检索质谱图（例2）
图3.2.5.8 通过名称精确检索质谱图的结果（例2）
用户可输入化合物的关键词，例如英文名称的精确检索如图3.2.5.7，表示检索化合物名称为“ethanol”的化合物的谱图，检索结果列表如图3.2.5.8（例2）。
在表中点最后一栏详细信息的链接，即可看到该化合物的结构与质谱图。
乙醇的结构和质谱图如3.2.5.9所示。
图3.2.5.9 乙醇的结构和质谱图（例2）
通过化合物的CAS号检索质谱图
输入化合物CAS号时有无短划线均可，例如“94-41-7”或者“94417”，分别如图3.2.5.10和图3.2.5.11所示。
这两种输入方法的检索结果相同，见图3.2.5.12（例3）。
图3.2.5.10 CAS号的输入1
图3.2.5.11 CAS号的输入2
图3.2.5.12 通过CAS号检索质谱图的结果（例3）
输入化合物的分子式
输入化合物的分子式（化学元素符号按C、H顺序，其他元素按字母顺序排列）。
为方便查询时的输入操作，输入元素符号不区分大小写，数字不考虑上下标，如图3.2.5.13和图3.2.5.14，其效果完全相同。
检索结果见图3.2.5.15（例4）。
由于C2H6O存在2个同分异构体，乙醇和甲醚。
每个化合物都有自己的一个列表，方便用户区分。
图3.2.5.13 分子式的输入1
图3.2.5.14 分子式的输入2
图3.2.5.15 通过分子式检索质谱图（例4）。