Идентификация нанопластиков методом масс-спектрометрии

В настоящее время микро- и нанопластики вызывают беспокойство у научного сообщества. Помимо того, что они способны накапливаться в тканях и органах человека, они могут вызывать серьезные заболевания. Поэтому все большее внимание уделяется методам поиска нанопластиков в биологических жидкостях человека. Одним из таких методов является масс-спектрометрия, которая позволяет точно определять количественный и качественный состав пробы даже в низких концентрациях. Однако на настоящий момент не существует вычислительных алгоритмов и методов идентификации и аннотации нанопластиков. В данной работе разработана и реализована библиотека на языке Python, предназначенная для идентификации нанопластиков полистиролсульфоната и перфторалкильных соединений методом масс-спектрометрии. В функционале библиотеки реализована возможность создания базы данных, которая будет наполняться экспериментальными спектрами и сгенерированными ионами. Затем, используя разработанный в рамках данной работы алгоритм, библиотека генерирует \emph{in silico} ионы PSS и PFAS с учетом их химических свойств и возможных структурных вариаций. Эти ионы автоматически заносятся в базу данных. Для анализа экспериментальных данных библиотека предоставляет инструменты для чтения экспериментальных масс-спектров: функции библиотеки позволяют читать экспериментальные спектры, очищать и аннотировать их, проводя первичную валидацию результатов с помощью подхода цель-ловушка. Помимо этого, библиотека имеет функцию для визуализации данных, которая позволяет пользователю графически представлять результаты анализа. Данная библиотека представляет собой полезный инструмент для ученых и исследователей. Алгоритм генерации ионов имеет ключевое значение для создания основы для database-searching подхода в дальнейшем. Библиотека значительно упрощает процесс анализа данных, делает его более автоматизированным, а также предоставляет удобные средства для визуализации и интерпретации результатов.