571 KB31 KB200520252025Čuš, TilenKočevar Glavač, Ninaštevilka:5letnik:76str. 340-346ISSN:2536-4316COBISSID_HOST:266071811URN:URN:NBN:SI:doc-LOTOBZTPslSlovensko farmacevtsko društvoFarmacevtski vestnikdereplicationdereplikacijaMasna spektrometrijamass spectrometrymolecular networkingmolekulsko mreženjenatural productsspojine naravnega izvoraOd kompleksnih zmesi do bioaktivnih molekul| From complex mixtures to bioactive molecules| napredne strategije za odkrivanje bioaktivnih spojin naravnega izvora| advanced strategies for the discovery of bioactive natural compounds|Natural products remain an important source of new drug candidates, but their discovery is often hindered by time-consuming procedures, repeated isolation of known compounds, and their challenging structural identification. As a result, numerous modern approaches have been developed that integrate computational methods with analytical data. Nuclear magnetic resonance combined with artificial intelligence and other computational tools enables the structural prediction of compounds even in complex mixtures. Significant progress in mass spectrometry and the introduction of molecular networking has further advanced the field. The latter allows efficient processing and visualization of large volumes of mass spectrometry data and facilitates the rapid structural elucidation of compounds in complex mixtures. These methods are further supported by new tools for studying compound fragmentation, which enable structural prediction directly from mass spectra. Together, these modern approaches make better use of available data and significantly accelerate the targeted and accurate identification, dereplication, and isolation of bioactive compounds from natural extractsSpojine naravnega izvora ostajajo pomemben vir novih zdravilnih učinkovin, a njihovo odkrivanje ovirajo delovno intenzivni postopki izolacije, ponovna izolacija že znanih spojin in njihova zahtevna strukturna identifikacija. Zaradi tega so se razvili številni novi sodobni pristopi, ki temeljijo na integraciji računalniških metod in analitskih podatkov. Pomembno vlogo ima jedrska magnetna resonanca, ki v kombinaciji z umetno inteligenco in drugimi računalniškimi metodami omogoča napovedovanje strukture spojin tudi v kompleksnih zmeseh. Ključna sta tudi napredek v masni spektrometriji ter pojav molekulskega mreženja. Slednje omogoča učinkovito obdelavo, upodobitev velike količine podatkov masne spektrometrije ter hitro prepoznavanje strukturnega razreda spojin. Dodatno ga podpirajo še nove metode za proučevanje fragmentacije spojin, ki omogočajo napovedovanje strukture spojin iz njihovih masnih spektrov. Novi pristopi tako bolje izkoristijo obilico dobljenih podatkov in omogočajo hitrejšo, usmerjeno in natančnejšo identifikacijo, dereplikacijo in izolacijo bioaktivnih spojin v naravnih izvlečkihTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaSlovensko farmacevtsko društvo