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MetFrag-CLI

版本: 0.2

镜像概述

MetFrag-CLI是MetFrag软件的命令行界面版本，用于代谢物高精度串联质谱的注释。这是分子结构鉴定的首要且关键步骤，通过对不同数据库中的候选分子进行计算机模拟碎片化，并与质荷比数值匹配，利用片段峰匹配计算得分，为候选谱图分配质量提供参考。

核心功能与特性

• 片段注释：对质谱数据中的片段进行注释
• 代谢组学应用：适用于代谢组学研究场景
• LC-MS/MS数据支持：兼容液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)数据
• 候选分子匹配：通过数据库搜索候选分子并进行碎片化模拟匹配

使用场景与适用范围

适用于代谢组学研究中，需要对LC-MS/MS数据进行代谢物结构鉴定的场景，包括但不限于：

• 科研机构的代谢物分析实验
• 药物研发中的代谢物鉴定
• 环境样本中未知代谢物的结构解析

安装方法

本地安装可通过Docker拉取镜像：

bash
docker pull docker-registry.phenomenal-h2020.eu/phnmnl/metfrag-cli

使用方法

基本使用命令

通过Docker直接运行，需挂载本地目录以实现数据持久化：

bash
docker run --volume=$PWD:/mnt:rw -i -t docker-registry.phenomenal-h2020.eu/phnmnl/metfrag-cli java -jar /usr/local/bin/MetFragCLI.jar PeakListPath=/mnt/Training-048.txt MetFragDatabaseType=PubChem IonizedPrecursorMass=345.0874 DatabaseSearchRelativeMassDeviation=5 FragmentPeakMatchAbsoluteMassDeviation=0.001 FragmentPeakMatchRelativeMassDeviation=5 PrecursorIonMode=-1 IsPositiveIonMode=FALSE MetFragScoreTypes=FragmenterScore MetFragScoreWeights=1.0 MetFragCandidateWriter=CSV SampleName=Training-048 ResultsPath=/mnt MaximumTreeDepth=1 MetFragPreProcessingCandidateFilter=UnconnectedCompoundFilter 

参数说明

• PeakListPath：质谱峰列表文件路径（需位于挂载的/mnt目录下）
• MetFragDatabaseType：数据库类型（如PubChem）
• IonizedPrecursorMass：离子化前体质量
• DatabaseSearchRelativeMassDeviation：数据库搜索相对质量偏差
• FragmentPeakMatchAbsoluteMassDeviation：片段峰匹配绝对质量偏差
• FragmentPeakMatchRelativeMassDeviation：片段峰匹配相对质量偏差
• PrecursorIonMode：前体离子模式
• IsPositiveIonMode：是否为正离子模式
• MetFragScoreTypes：评分类型
• MetFragScoreWeights：评分权重
• MetFragCandidateWriter：结果输出格式（如CSV）
• SampleName：样本名称
• ResultsPath：结果输出路径（需位于挂载的/mnt目录下）
• MaximumTreeDepth：最大树深度
• MetFragPreProcessingCandidateFilter：候选分子过滤方式

工具信息

工具作者

• Christoph Ruttkies (IPB-Halle)

容器贡献者

• https://github.com/korseby (IPB-Halle)

官方网站

• https://c-ruttkies.github.io/MetFrag/

Git仓库

• https://github.com/c-ruttkies/MetFragRelaunched

参考文献

• Ruttkies C, Schymanski EL, Wolf S, Hollender J, Neumann S. MetFrag relaunched: incorporating strategies beyond in silico fragmentation. Journal of Cheminformatics. 2016;8:3. doi:10.1186/s***-016-0115-9.