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Nombre organización: Kimitec (Maavi Innovation Center)
Otras organizaciones participantes: CESGA.
La identificación de compuestos naturales mediante espectrometría de masas de alta resolución es un reto bastante complejo. Entre otros motivos, esto se debe a la carencia de perfiles de fragmentación de todas las moléculas naturales conocidas obtenidos mediante aproximaciones experimentales.
Se conocen en torno a 400.000 moléculas naturales, mientras que las bases de datos de perfiles de fragmentación experimentales cuentan, en el mejor de los casos, con aproximadamente 50.000 moléculas.
La principal motivación de esta prueba de concepto fue desarrollar y comparar diferentes modelos de Deep Learning que permiten predecir, in silico, los perfiles de fragmentación de todos los compuestos naturales conocidos hasta el momento para aumentar la identificación por espectrometría de masas de alta resolución.
Se utilizaron varios modelos para predecir los distintos perfiles de fragmentación. Esto permitió comparar el rendimiento de cada uno de estos modelos predictivos que se utilizarán en el futuro para aumentar las bases de datos de identificación de compuestos naturales.
– Aumento de la base de datos de compuestos bioactivos mediante perfiles de fragmentación predichos in silico.
– Se estima que esto aumentará la identificación de moléculas en un cromatograma del 2% actual al 31%.
– Al aumentar el número de compuestos moléculas identificadas, se podrá incrementar la identificación de compuestos bioactivos, es decir, atribuir una actividad a un compuesto natural.
– Permitirá conocer nuevos mecanismos de acción o nuevos usos de compuestos bioactivos naturales ya descritos.
Kimitec (Maavi Innovation Center) es una empresa biotecnológica centrada en el mundo agroalimentario que ofrece alternativas y soluciones naturales radicalmente innovadoras de igual eficacia que las obtenidas mediante síntesis química, logrando así un equilibrio entre productividad, sostenibilidad y preservación de la salud.
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