Ion identity molecular networking for mass spectrometry-based metabolomics in the GNPS environment
2 UC Riverside - University of California [Riverside]
3 CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
4 UniCA - Université Côte d'Azur
5 3iA Côte d’Azur - Interdisciplinary Institute for Artificial Intelligence
6 Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences [San Diego]
7 Collaborative Mass Spectrometry Innovation Center
8 RIKEN CSRS - RIKEN Center for Sustainable Resource Science [Yokohama]
9 RIKEN IMS - RIKEN Center for Integrative Medical Sciences [Yokohama]
10 UB - Universitat de Barcelona
11 ISCIII - Instituto de Salud Carlos III [Madrid]
12 UNH - Unité de Nutrition Humaine
13 Friedrich-Schiller-Universität = Friedrich Schiller University Jena [Jena, Germany]
14 Bruker Daltonics
15 IOCB / CAS - Institute of Organic Chemistry and Biochemistry of the Czech Academy of Sciences
16 UNIGE - Université de Genève = University of Geneva
17 UC San Diego - University of California [San Diego]
18 Danone Research
19 CSU - Colorado State University [Fort Collins]
20 USP - Universidade de São Paulo = University of São Paulo
21 Universidad Católica de Córdoba
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Résumé
Abstract Molecular networking connects mass spectra of molecules based on the similarity of their fragmentation patterns. However, during ionization, molecules commonly form multiple ion species with different fragmentation behavior. As a result, the fragmentation spectra of these ion species often remain unconnected in tandem mass spectrometry-based molecular networks, leading to redundant and disconnected sub-networks of the same compound classes. To overcome this bottleneck, we develop Ion Identity Molecular Networking (IIMN) that integrates chromatographic peak shape correlation analysis into molecular networks to connect and collapse different ion species of the same molecule. The new feature relationships improve network connectivity for structurally related molecules, can be used to reveal unknown ion-ligand complexes, enhance annotation within molecular networks, and facilitate the expansion of spectral reference libraries. IIMN is integrated into various open source feature finding tools and the GNPS environment. Moreover, IIMN-based spectral libraries with a broad coverage of ion species are publicly available.