Wissenschaft + Forschung

Die Qualität von Gewässern ist unter anderem durch die Konzentrationen und Toxizität der enthaltenen Schadstoffe gegeben. Peets und Team haben nun eine Möglichkeit entwickelt, unbekannte Massensignale in der LC-HRMS über ein Vorhersagemodell der Toxizität zu priorisieren, das auf Retentionszeit, MS1- und MS2-Daten basiert. Dabei erfolgt die Abschätzung des KOW über die Retentionszeit, die Bestimmung der Summenformel über die exakte Masse und die Erfassung der funktionellen Gruppen über die Fragmente im MS2. Über einen Machine-Learning-Ansatz erstellten die Autoren aus diesen Daten ein Modell, das die LC50-Werte für Fische und andere Tierarten vorhersagt. GeD<ul class="references" xml:id="nadc20234134634-bibl-0012" style="numbered" cited="no"><li xml:id="nadc20234134634-bib-0013">Environ. Sci. Technol. 2022, doi: <accessionid ref="info:doi/10.1021/acs.est.2c02536">10.1021/acs.est.2c02536</accessionid></li></ul>

Meldung

Toxizität unbekannter Verbindungen unkompliziert vorhersagen

Die Qualität von Gewässern ist unter anderem durch die Konzentrationen und Toxizität der enthaltenen Schadstoffe gegeben. Peets und Team haben nun eine Möglichkeit entwickelt, unbekannte Massensignale in der LC-HRMS über ein Vorhersagemodell der Toxizität zu priorisieren, das auf Retentionszeit,...

Bakker und Kollegen haben mit chemischer Proteomik geklärt, wie ein neues Antibiotikum gegen multiresistente Staphylokokken (MRSA) wirkt. Die antibiotische Aktivität gegen MRSA wurde in einer Substanzbibliothek gefunden, und zwar bei einer Verbindung mit einer reaktiven Oxadiazolongruppe. Um den Wirkmechanismus zu ermitteln, erhielt das neue Antibiotikum eine Klick-Funktionalität. Die Targetproteine, an die das Antibiotikum bindet, wurden mit Klick-Chemie aus lysierten MRSA angereichert und identifiziert. Um falsch Positive auszuschließen, wurde das Antibiotikum mit ähnlichen Strukturen verglichen, die nur wenig antibiotisch wirken. Dies bestätigte, dass das Oxadiazolon mehrere Proteine angreift. HK<img alt="image" src="https://media.graphassets.com/5qkE0wJASoSMKLIBvE3O"><ul class="references" xml:id="nadc20234134634-bibl-0013" style="numbered" cited="no"><li xml:id="nadc20234134634-bib-0014">J. Am. Chem. Soc. 2022. doi: <accessionid ref="info:doi/10.1021/jacs.2c10819">10.1021/jacs.2c10819</accessionid></li></ul>

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Toxizität unbekannter Verbindungen unkompliziert vorhersagen

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