Sirio
SIRIUS
Nuestros métodos se ofrecen a la comunidad científica como recursos de libre acceso. Está prohibida la (re)distribución de los métodos, total o parcialmente, con fines comerciales. Los servicios web SIRIUS (CSI:FingerID, CANOPUS, MSNovelist y otros) alojados por el grupo Böcker son para uso educativo e investigación académica únicamente. Revise los términos de servicio de la versión académica para obtener más detalles. Para usuarios no académicos, Bright Giant GmbH ofrece licencias y todos los servicios relacionados. Pedimos que los usuarios de nuestras herramientas citen los artículos correspondientes en cualquier publicación resultante.
SIRIUS es un marco de software basado en Java para el análisis de datos LC-MS/MS de metabolitos y otras "pequeñas moléculas de interés biológico". SIRIUS integra una colección de nuestras herramientas, incluidas CSI:FingerID (con COSMIC), ZODIAC, CANOPUS. En particular, tanto la interfaz gráfica de usuario como la versión de línea de comandos de SIRIUS integran perfectamente los servicios web CSI:FingerID, CANOPUS y MSNovelist.
Los principales desarrolladores de SIRIUS son el grupo Böcker y Bright Giant GmbH.
Documentación en línea
Videotutoriales
Capítulo del libro sobre el uso de SIRIUS 4 (preimpresión): no cubre la nueva opción de procesamiento LC-MS/MS
Datos de demostración
Logotipos para publicaciones y presentaciones.
para Windows (64 bits): msi/zip
para Mac (64 bits): paquete/zip
para Linux (64 bits): zip
Todas las versiones (incluidas las anteriores) se pueden encontrar aquí.
Para Windows y MacOS, se debe preferir la versión del instalador de SIRIUS (msi/pkg), pero puede requerir permisos de administrador.
Dado que no pagamos a Microsoft/Apple por la certificación, es posible que deba confirmar que desea confiar en "software de fuente desconocida" en Windows/MacOS cuando utilice los instaladores proporcionados por el grupo Böcker. Por lo tanto, recomendamos encarecidamente utilizar los instaladores firmados proporcionados por Bright Giant (también vinculados arriba). Estos instaladores facilitan el proceso de instalación al no generar (o menos) problemas de seguridad del sistema operativo respectivo.
Consulte la documentación para obtener más detalles.
Las cuentas de usuario se pueden crear directamente a través de la GUI de SIRIUS. Por favor, utilice su dirección de correo electrónico institucional . Los servicios web de SIRIUS son gratuitos para uso académico/no comercial. Por lo general, las instituciones académicas se identifican por su dominio de correo electrónico y el acceso se otorgará automáticamente. En algunos casos, es posible que se requiera una validación adicional de su título académico/no comercial. Consulte también Documentación SIRIUS: Cuenta y licencia.
SIRIO
SIRIUS-API SDK de Java
SDK de SIRIUS-API
Para recibir noticias, ayuda o hacer preguntas, únase a nuestra comunidad Gitter #sirius-ms:gitter.im .
Para informes de errores o solicitudes de funciones, utilice los problemas en nuestro GitHub. O consulte la documentación para obtener más información sobre este tema.
Los árboles de fragmentación y los espectros se pueden cargar directamente desde SIRIUS a los servicios web CSI:FingerID, CANOPUS y MSNovelist. Los resultados se recuperan del servicio web y se pueden mostrar en la interfaz gráfica de usuario de SIRIUS. Esta funcionalidad también está disponible para la herramienta de línea de comandos SIRIUS. Las estructuras de entrenamiento para los predictores de CSI:FingerID están disponibles a través de la API web de CSI:FingerID:
https://www.csi-fingerid.uni-jena.de/v3.0/api/fingerid/trainingstructures?predictor=1 (estructuras de entrenamiento para el modo de iones positivos)
https://www.csi-fingerid.uni-jena.de/v3.0/api/fingerid/trainingstructures?predictor=2 (estructuras de entrenamiento para el modo de iones negativos)
La interpretación manual de espectros de masas en tándem requiere mucho tiempo y no es trivial. SIRIUS analiza el patrón de fragmentación que da como resultado un árbol de fragmentación hipotético, en el que los nodos están anotados con fórmulas moleculares de los fragmentos y los arcos (bordes) representan eventos de fragmentación (pérdidas). SIRIUS permite el análisis automatizado y de alto rendimiento de datos de MS de compuestos pequeños más allá de la composición elemental sin requerir estructuras compuestas o una base de datos espectral de masas.
SIRIUS deduce fórmulas moleculares de compuestos pequeños clasificando patrones isotópicos a partir de espectros de masas de alta resolución. Después del preprocesamiento, el resultado de un espectrómetro de masas es una lista de picos que corresponde a las masas de las moléculas de la muestra y su abundancia. En principio, las composiciones elementales de moléculas pequeñas pueden identificarse utilizando únicamente masas precisas. Sin embargo, incluso con una precisión de masa muy alta, muchas fórmulas se obtienen en regiones de mayor masa. La espectrometría de masas de alta resolución nos permite determinar el patrón isotópico de la molécula de muestra con una precisión excepcional y aplicar esta información para identificar la composición elemental de la molécula de muestra. SIRIUS se puede descargar como interfaz gráfica de usuario (ver GUI de Sirius) o como herramienta de línea de comandos.
Kai Dührkop, Markus Fleischauer, Marcus Ludwig, Alexander A. Aksenov, Alexey V. Melnik, Marvin Meusel, Pieter C. Dorrestein, Juho Rousu y Sebastian Böcker. SIRIUS 4: Convertir espectros de masas en tándem en información de la estructura de los metabolitos. Métodos de la naturaleza 16, 299–302, 2019.
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Martin A. Hoffmann, Louis-Félix Nothias, Marcus Ludwig, Markus Fleischauer, Emily C. Gentry, Michael Witting, Pieter C. Dorrestein, Kai Dührkop y Sebastian Böcker. Anotación estructural de alta confianza de metabolitos ausente en las bibliotecas espectrales. Nature Biotechnology 40, 411–421, 2022. (Cite si está utilizando: CSI:FingerID , COSMIC )
Kai Dührkop, Louis-Félix Nothias, Markus Fleischauer, Raphael Reher, Marcus Ludwig, Martin A. Hoffmann, Daniel Petras, William H. Gerwick, Juho Rousu, Pieter C. Dorrestein y Sebastian Böcker. Clasificación sistemática de metabolitos desconocidos mediante espectros de masas de fragmentación de alta resolución. Nature Biotechnology , 2020. (Cite si está utilizando CANOPUS )
Yannick Djoumbou Feunang, Roman Eisner, Craig Knox, Leonid Chepelev, Janna Hastings, Gareth Owen, Eoin Fahy, Christoph Steinbeck, Shankar Subramanian, Evan Bolton, Russell Greiner, David S. Wishart. ClassyFire: clasificación química automatizada con una taxonomía completa y computable. Journal of Cheminformatics 8, 61, 2016. (publicación ClassyFire ; cite esto si está utilizando CANOPUS )
Marcus Ludwig, Louis-Félix Nothias, Kai Dührkop, Irina Koester, Markus Fleischauer, Martin A. Hoffmann, Daniel Petras, Fernando Vargas, Mustafa Morsy, Lihini Aluwihare, Pieter C. Dorrestein, Sebastian Böcker. Anotación de fórmulas moleculares independientes de la base de datos mediante muestreo de Gibbs a través de ZODIAC. Nature Machine Intelligence 2, 629–641, 2020. (Cítelo si está utilizando ZODIAC )
Kai Dührkop y Sebastian Böcker. Árboles de fragmentación recargados. Journal of Cheminformatics 8, 5, 2016. (Cítelo para analizar el patrón de fragmentación y calcular el árbol de fragmentación )
Kai Dührkop, Huibin Shen, Marvin Meusel, Juho Rousu y Sebastian Böcker. Búsqueda de bases de datos de estructuras moleculares con espectros de masas en tándem utilizando CSI:FingerID. Actas de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU. 112(41), 12580-12585, 2015. (cite esto cuando utilice CSI:FingerID )
Sebastian Böcker, Matthias C. Letzel, Zsuzsanna Lipták y Anton Pervukhin. SIRIUS: patrones de isótopos en descomposición para la identificación de metabolitos. Bioinformatics 25(2), 218-224, 2009. (Cítelo para el análisis de patrones isotópicos )
Shipei Xing, Sam Shen, Banghua Xu, Xiaoxiao Li y Tao Huan. BUDDY: descubrimiento de fórmulas moleculares mediante interrogación MS/MS ascendente. Nature Methods 20, 881–890, 2023. (Cite si está utilizando: Generación de fórmulas moleculares ascendentes)
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W. Timothy J. White, Stephan Beyer, Kai Dührkop, Markus Chimani y Sebastian Böcker. Subárboles coloridos rápidos. En Proc. of Computing and Combinatorics Conference (COCOON 2015) , volumen 9198 de Lect Notes Comput Sci , páginas 310-322. Springer, Berlín, 2015. (cite esto sobre por qué los cálculos son rápidos , incluso en una computadora portátil)
Huibin Shen, Kai Dührkop, Sebastian Böcker y Juho Rousu. Identificación de metabolitos mediante aprendizaje de núcleos múltiples en árboles de fragmentación. Bioinformática , 30(12):i157-i164, 2014. Proc. de Sistemas Inteligentes para Biología Molecular (ISMB 2014). (Presenta la maquinaria detrás de CSI:FingerID )
Imran Rauf, Florian Rasche, François Nicolas y Sebastian Böcker. Encontrar el máximo de subárboles coloridos en la práctica. J Comput Biol , 20(4):1-11, 2013. (Más información, trabajos anteriores sobre por qué los cálculos son rápidos hoy en día)
Heinonen, M.; Shen, H.; Zamboni, N.; Rousu, J. Identificación de metabolitos y predicción de huellas dactilares moleculares mediante aprendizaje automático. Bioinformática , 2012. Vol. núm. 28, nro 18, págs. 2333-2341. (Presenta la idea de predecir huellas dactilares moleculares a partir de datos de MS en tándem)
Florian Rasche, Aleš Svatoš, Ravi Kumar Maddula, Christoph Böttcher y Sebastian Böcker. Computación de árboles de fragmentación a partir de datos de espectrometría de masas en tándem. Química analítica (2011) 83 (4): 1243–1251. (Cite esto para la introducción de árboles de fragmentación utilizados por SIRIUS)
Sebastian Böcker y Florian Rasche. Hacia la identificación de novo de metabolitos mediante el análisis de espectros de masas en tándem. Bioinformática (2008) 24 (16): i49-i55. (El primer artículo que menciona los árboles de fragmentación utilizados por SIRIUS)
A partir de la versión 4.4.27, SIRIUS tiene la licencia GNU Affero General Public License (GPL). Si integra SIRIUS en otro software, le recomendamos encarecidamente que haga que el uso de SIRIUS, así como la literatura que cita, sea transparente para el usuario.
