Galaxy QCxMS for straightforward semi-empirical quantum mechanical EI-MS prediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F25%3A00141838" target="_blank" >RIV/00216224:14310/25:00141838 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://gigabytejournal.com/articles/160" target="_blank" >https://gigabytejournal.com/articles/160</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.46471/gigabyte.160" target="_blank" >10.46471/gigabyte.160</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Galaxy QCxMS for straightforward semi-empirical quantum mechanical EI-MS prediction
Popis výsledku v původním jazyce
High-performance computing (HPC) environments are crucial for computational research, including quantum chemistry (QC), but pose challenges for non-expert users. Researchers with limited computational knowledge struggle to utilise domain-specific software and access mass spectra prediction for in silico annotation. Here, we provide a robust workflow that leverages interoperable file formats for molecular structures to ensure integration across various QC tools. The quantum chemistry package for mass spectral predictions after electron ionization or collision-induced dissociation has been integrated into the Galaxy platform, enabling automated analysis of fragmentation mechanisms. The extended tight binding quantum chemistry package, chosen for its balance between accuracy and computational efficiency, provides molecular geometry optimisation. A Docker image encapsulates the necessary software stack. We demonstrated the workflow for four molecules, highlighting the scalability and efficiency of our solution via runtime performance analysis. This work shows how non-HPC users can make these predictions effortlessly, using advanced computational tools without needing in-depth expertise.
Název v anglickém jazyce
Galaxy QCxMS for straightforward semi-empirical quantum mechanical EI-MS prediction
Popis výsledku anglicky
High-performance computing (HPC) environments are crucial for computational research, including quantum chemistry (QC), but pose challenges for non-expert users. Researchers with limited computational knowledge struggle to utilise domain-specific software and access mass spectra prediction for in silico annotation. Here, we provide a robust workflow that leverages interoperable file formats for molecular structures to ensure integration across various QC tools. The quantum chemistry package for mass spectral predictions after electron ionization or collision-induced dissociation has been integrated into the Galaxy platform, enabling automated analysis of fragmentation mechanisms. The extended tight binding quantum chemistry package, chosen for its balance between accuracy and computational efficiency, provides molecular geometry optimisation. A Docker image encapsulates the necessary software stack. We demonstrated the workflow for four molecules, highlighting the scalability and efficiency of our solution via runtime performance analysis. This work shows how non-HPC users can make these predictions effortlessly, using advanced computational tools without needing in-depth expertise.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10700 - Other natural sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
GIGABYTE
ISSN
2709-4715
e-ISSN
2709-4715
Svazek periodika
2025
Číslo periodika v rámci svazku
July 2025
Stát vydavatele periodika
HK - Hongkong
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
1-11
Kód UT WoS článku
001537487200001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105010940627