質譜技術作為一種廣泛應用的分子鑑定方法，在複雜樣品分析中扮演著關鍵角色。然而，現有的工具在處理大規模數據時面臨可擴展性的挑戰，且往往僅限於已知分子的精確搜尋。為了解決這些問題，科學界正積極開發更先進的演算法和數據庫，以期更有效地識別分子及其變異體。

質譜數據庫的現狀與挑戰

傳統的質譜數據庫搜尋工具主要依賴於將實驗譜圖與已知分子的譜圖庫進行比對。這種方法在鑑定已知化合物方面表現出色，但在面對新型分子、結構變異體或複雜混合物時，其局限性便顯現出來。此外，隨著質譜數據量的爆炸式增長，現有工具在搜尋速度和準確性方面也面臨嚴峻挑戰。

數據庫規模與覆蓋範圍

目前，存在多個公開可用的質譜數據庫，例如 MassBank、mzCloud 以及 Wiley 的 Mass Spectra of Designer Drugs 系列。這些數據庫在化合物覆蓋範圍、譜圖質量和數據策劃方面各有優勢。

MassBank: 是一個公共質譜數據庫，收錄了大量化合物的質譜數據，涵蓋了環境、食品、藥物等多個領域。
mzCloud: 強調其先進的演算法和結構註釋能力，旨在提供更深入的分子鑑定資訊。截至 2024 年，mzCloud 包含超過 32,330 種化合物、51,002 棵分子樹以及 16,531,567 張譜圖。
Wiley 的 Mass Spectra of Designer Drugs: 專注於新興精神活性物質 (NPS) 的鑑定，每年更新，為法醫實驗室提供最新的參考數據。2025 年的版本包含 36,360 張質譜圖，代表 27,500 種獨特化合物，並新增了 1,260 張新譜圖和 780 種新化合物。

變異體識別的難點

識別分子變異體的主要挑戰在於：

1. 數據庫的完整性： 現有數據庫通常不包含所有可能的分子變異體，這使得直接比對變得困難。

2. 譜圖的複雜性：

分子變異體可能具有相似的質譜圖，難以區分。

3. 假陽性率：

在大規模數據搜尋中，由於多重比較效應，假陽性率可能很高。

VInSMoC 演算法：分子變異體識別的新途徑

為了解決上述挑戰，一種名為 Variable Interpretation of Spectrum–Molecule Couples (VInSMoC) 的新型質譜數據庫搜尋演算法應運而生。VInSMoC 的獨特之處在於其不僅能識別已知分子，還能鑑定其變異體。

VInSMoC 的核心優勢

統計顯著性評估：

VInSMoC 通過評估譜圖與分子結構匹配的統計顯著性，有效降低了假陽性率，提高了鑑定結果的可靠性。

可擴展性：

該演算法具有良好的可擴展性，能夠處理大規模數據集。

變異體識別：

VInSMoC 不僅限於已知分子的搜尋，還能識別先前未報導的分子變異體。

VInSMoC 的應用案例

在一項基準測試中，VInSMoC 被用於搜尋來自全球天然產物社交分子網路 (GNPS) 的 4.83 億張譜圖，以及來自 PubChem 和 COCONUT 的 8700 萬個分子。結果顯示，VInSMoC 成功識別了 43,000 個已知分子和 85,000 個先前未報導的變異體。此外，VInSMoC 還被用於鑑定促硫菌素 B 和解脂環肽在微生物生物合成途徑中的潛在途徑。

VInSMoC 的技術細節

VInSMoC 結合了機器學習和統計分析方法，對分子結構和實驗譜圖之間的匹配程度進行評估。該演算法利用複雜的統計模型，對數據進行更細緻的解讀，從而能夠探索譜圖數據中存在的分子變異體。

蛋白質體學中的應用：從基因組變異到蛋白質標記物

質譜技術不僅在小分子鑑定中發揮作用，也在蛋白質體學研究中扮演著重要角色。通過結合基因組學和蛋白質體學的方法，即蛋白質基因組學，科學家們能夠更深入地理解疾病風險變異、精準醫療和生物標記物的發現。

蛋白質基因組學的流程

1. 基因組測序：

對生物樣本進行基因組測序，識別基因變異。

2. 數據庫構建：

基於基因變異資訊，構建客製化的蛋白質序列數據庫。

3. 質譜分析：

對蛋白質樣本進行質譜分析，獲得肽段譜圖。

4. 數據搜尋：

將肽段譜圖與客製化的蛋白質序列數據庫進行比對，鑑定變異蛋白質。

5. 驗證：

通過靶向蛋白質體學或抗體方法，對鑑定到的變異蛋白質進行驗證。

蛋白質基因組學的挑戰

數據庫規模：

整合變異體資訊會增加數據庫的規模，可能導致假陽性率升高。

生物資訊學工具：

需要開發更先進的生物資訊學工具，以處理和分析大規模的基因組和蛋白質體數據。

樣本品質：

生物樣本中 RNA 的含量和品質可能較低，影響變異體識別的準確性。

蛋白質基因組學的應用

蛋白質基因組學已在癌症和神經退行性疾病的研究中取得重要進展。例如，通過對膠質母細胞瘤進行基因組、轉錄組和蛋白質組的整合分析，研究人員將其分為兩個不同的亞群，為精準醫療提供了新的靶點。

法醫毒物學的應用：設計師藥物的快速鑑定

在法醫毒物學領域，快速鑑定新興精神活性物質 (NPS) 至關重要。Wiley 的 Mass Spectra of Designer Drugs 數據庫為法醫實驗室提供了重要的參考數據，使其能夠迅速識別包括芬太尼、合成大麻素等在內的非法物質。

數據庫的更新與擴展

Wiley 的 Mass Spectra of Designer Drugs 數據庫每年更新，以涵蓋最新的 NPS。2025 年的版本新增了 1,260 張質譜圖和 780 種新化合物，使其成為法醫實驗室不可或缺的工具。

與 KnowItAll 軟體的整合

該數據庫可與 Wiley 的 KnowItAll 譜圖分析軟體整合使用，該軟體具有自動非靶向分析功能，包括特徵檢測、自動解旋和譜圖庫搜尋。KnowItAll 還包含用於識別新型化合物的工具，例如藥物分類模型和 MS Adaptive Search 工具。

結論與展望

質譜技術在分子鑑定和變異體發現方面具有巨大的潛力。隨著 VInSMoC 等新型演算法和 Mass Spectra of Designer Drugs 等專業數據庫的出現，科學家們能夠更有效地分析複雜樣品，識別新型分子和變異體，並深入理解疾病的分子機制。

然而，質譜數據庫的發展仍面臨一些挑戰，例如數據庫的完整性、假陽性率的控制以及生物資訊學工具的開發。未來，隨著技術的不斷進步和數據的持續積累，質譜數據庫將在化學、生物學、醫學和法醫學等領域發揮更大的作用，推動科學研究和應用發展。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 1, 2025