Fast alignment of fragmentation trees

Motivation: Mass spectrometry allows sensitive, automated and high-throughput analysis of small molecules such as metabolites. One major bottleneck in metabolomics is the identification of ‘unknown’ small molecules not in any database. Recently, fragmentation tree alignments have been introduced for the automated comparison of the fragmentation patterns of small molecules. Fragmentation pattern similarities are strongly correlated with the chemical similarity of the molecules, and allow us to cluster compounds based solely on their fragmentation patterns

Novel methods for the analysis of small molecule fragmentation mass spectra

The identification of small molecules, such as metabolites, in a high throughput manner plays an important in many research areas. Mass spectrometry (MS) is one of the predominant analysis technologies and is much more sensitive than nuclear magnetic resonance spectroscopy. Fragmentation of the molecules is used to obtain information beyond its mass. Gas chromatography-MS is one of the oldest and most widespread techniques for the analysis of small molecules. Commonly, the molecule is fragmented using electron ionization (EI). Using this technique, the molecular ion peak is often barely visible in the mass spectrum or even absent. We present a method to calculate fragmentation trees from high mass accuracy EI spectra, which annotate the peaks in the mass spectrum with molecular formulas of fragments and explain relevant fragmentation pathways. Fragmentation trees enable the identification of the molecular ion and its molecular formula if the molecular ion is present in the spectrum. The method works even if the molecular ion is of very low abundance. MS experts confirm that the calculated trees correspond very well to known fragmentation mechanisms.Using pairwise local alignments of fragmentation trees, structural and chemical similarities to already-known molecules can be determined. In order to compare a fragmentation tree of an unknown metabolite to a huge database of fragmentation trees, fast algorithms for solving the tree alignment problem are required. Unfortunately the alignment of unordered trees, such as fragmentation trees, is NP-hard. We present three exact algorithms for the problem. Evaluation of our methods showed that thousands of alignments can be computed in a matter of minutes. Both the computation and the comparison of fragmentation trees are rule-free approaches that require no chemical knowledge about the unknown molecule and thus will be very helpful in the automated analysis of metabolites that are not included in common libraries

Computational methods for small molecule identification

Identification of small molecules remains a central question in analytical chemistry, in particular for natural product research, metabolomics, environmental research, and biomarker discovery. Mass spectrometry is the predominant technique for high-throughput analysis of small molecules. But it reveals only information about the mass of molecules and, by using tandem mass spectrometry, about the mass of molecular fragments. Automated interpretation of mass spectra is often limited to searching in spectral libraries, such that we can only dereplicate molecules for which we have already recorded reference mass spectra. In this thesis we present methods for answering two central questions: What is the molecular formula of the measured ion and what is its molecular structure? SIRIUS is a combinatorial optimization method for annotating a spectrum and identifying the ion's molecular formula by computing hypothetical fragmentation trees. We present a new scoring for computing fragmentation trees, transforming the combinatorial optimization into a maximum a posteriori estimator. This allows us to learn parameters and hyperparameters of the scoring directly from data. We demonstrate that the statistical model, which was fitted on a small dataset, generalises well across many different datasets and mass spectrometry instruments. In addition to tandem mass spectra, isotope pattern can be used for identifying the molecular formula of the precursor ion. We present a novel scoring for comparing isotope patterns based on maximum likelihood. We describe how to integrate the isotope pattern analysis into the fragmentation tree optimisation problem to analyse data were fragment peaks and isotope peaks occur within the same spectrum. We demonstrate that the new scorings significantly improves on the task of molecular formula assignment. We evaluate SIRIUS on several datasets and show that it outperforms all other methods for molecular formula annotation by a large margin. We also present CSI:FingerID, a method for predicting a molecular fingerprint from a tandem mass spectrum using kernel support vector machines. The predicted fingerprint can be searched in a structure database to identify the molecular structure. CSI:FingerID is based on FingerID, that uses probability product kernels on mass spectra for this task. We describe several novel kernels for comparing fragmentation trees instead of spectra. These kernels are combined using multiple kernel learning. We present a new scoring based on posterior probabilities and extend the method to use additional molecular fingerprints. We demonstrate on several datasets that CSI:FingerID identifies more molecules than its predecessor FingerID and outperforms all other methods for this task. We analyse how each of the methodological improvements of CSI:FingerID contributes to its identification performance and make suggestions for future improvements of the method. Both methods, SIRIUS and CSI:FingerID, are available as commandline tool and as user interface. The molecular fingerprint prediction is implemented as web service and receives over one million requests per month.Die Identifizierung kleiner Moleküle ist eine zentrale Fragestellung der analytischen Chemie, insbesondere in der Naturwirkstoffforschung, der Metabolomik, der Ökologie und Umweltforschung sowie in der Entwicklung neuer Diagnoseverfahren mittels Biomarker. Massenspektrometrie ist die vorherrschende Technik für Hochdurchsatzanalysen kleiner Moleküle. Aber sie liefert nur Informationen über die Masse der gemessenen Moleküle und, mittels Tandem-Massenspektrometrie, über die Massen der gemessenen Fragmente. Die automatisierte Auswertung von Massenspektren beschränkt sich oft auf die Suche in Spektrendatenbanken, so dass nur Moleküle derepliziert werden können, die bereits in einer solchen Datenbank gemessen wurden. In dieser Dissertation präsentieren wir zwei Methoden zur Beantwortung zweier zentraler Fragen: Was ist die Molekülformel eines gemessenen Ions? Und was ist seine Molekülstruktur? SIRIUS ist eine Methode der kombinatorischen Optimierung für die Annotation von Massenspektren und der Identifikation der Molekülformel. Dazu berechnet sie hypothetische Fragmentierungsbäume. Wir stellen ein neues Scoring Modell für die Berechnung von Fragmentierungsbäumen vor, welches die kombinatorische Optimierung als einen Maximum-a-posteriori-Schätzer auffasst. Dieses Modell ermöglicht es uns, Parameter und Hyperparameter des Scorings direkt aus den Daten abzuschätzen. Wir zeigen, dass dieses statistische Modell, dessen (Hyper)Parameter auf einem kleinen Datensatz geschätzt wurden, allgemeingültig für viele Datensätze und sogar für verschiedene Massenspektrometriegeräte ist. Neben Tandem-Massenspektren lassen sich auch Isotopenmuster zur Molekülformelidentifizierung des Ions verwenden. Wir stellen ein neuartiges Scoring für den Vergleich von Isotopenmustern vor, welches auf Maximum Likelihood basiert. Wir beschreiben, wie die Isotopenmusteranalyse in das Optimierungsproblem für Fragmentierungsbäume integriert werden kann, so dass sich auch Daten analysieren lassen, in denen Fragmente und Isotopenmuster im selben Massenspektrum gemessen werden. Wir zeigen, dass das neue Scoring die korrekte Zuweisung der Molekülformeln signifikant verbessert. Wir evaluieren SIRIUS auf einer Vielzahl von Datensätzen und zeigen, dass die Methode deutlich besser funktioniert als alle anderen Methoden für die Identifikation von Molekülformeln. Wir stellen außerdem CSI:FingerID vor, eine Methode, die Kernel Support Vector Maschinen zur Vorhersage von molekularen Fingerabdrücken aus Tandem-Massenspektren nutzt. Vorhergesagte molekulare Fingerabdrücke können in Strukturdatenbanken gesucht werden, um die genaue Molekülstruktur aufzuklären. CSI:FingerID basiert auf FingerID, welches Wahrscheinlichkeitsprodukt-Kernels für diese Aufgabe benutzt. Wir beschreiben etliche neue Kernels, zum Vergleich von Fragmentierungsbäumen anstelle von Massenspektren. Diese Kernels werden mittels Multiple Kernel Learning zu einem Kernel kombiniert. Wir stellen ein neues Scoring vor, welches auf A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten basiert. Außerdem erweitern wir die Methode, so dass sie zusätzliche molekulare Fingerabdrücke verwendet. Wir zeigen auf verschiedenen Testdatensätzen, dass CSI:FingerID mehr Molekülstrukturen identifizieren kann als der Vorgänger FingerID, und damit auch alle anderen Methoden für diese Anwendung übertrifft. Wir werten aus, wie die verschiedenen methodischen Erweiterung zur Identifikationsrate von CSI:FingerID beitragen und machen Vorschläge für künftige Verbesserungen der Methode. Beide Methoden, SIRIUS und CSI:FingerID, sind als Kommandozeilenprogramm und als Benutzeroberfläche verfügbar. Die Vorhersage molekularer Fingerabdrücke ist als Webservice implementiert, der über eine Millionen Anfragen pro Monat erhält