Ola Gustavo, parabéns pelo seu trabalho!

Esses flavonóides foram descritos para outras espécies do gênero? As informações quimiotaxonômicas podem ajudá-lo na caracterização destes e outros compostos.
Seria interessante explorar os mecanismos de reação de fragmentação destes flavonoides. É possível, por exemplo, determinar a posição da glicosilação em flavonóis (3-O-), a partir da razão entre as intensidades dos fragmentos. Dê uma olhada neste artigo (10.1021 / acs.analchem.8b05479). Os mecanismos estão no material suplementar. Você pode conferir tambem este trabalho (10.1039 / C5NP00073D) para explorar a fragmentação da aglicona. 
 

Ola Patricia,

Belo trabalho, parabéns! 
Como você executou a identificação manual? A partir dos espectros de MS/MS? Caso ainda existam metabolitos nao identificados desta classe, voce poderia tentar usar a ferramenta Network Annotation Propagation (NAP), dentro do proprio GNPS. Ela usa as anotacoes da base de dados para melhor ranquear candidatos propostos a partir da predição in silico. 
Seria muito bacana se estas anotações manuais fossem depositadas na plataforma GNPS.

Ola Renato, 

Parabéns pelo trabalho!
Por que a extração foi feita por 18 horas?
Você tem mais informações sobre os pacientes como o estagio da doenca ou dados de analise patologica do tecido? Seria interessante integrar aos resultados.

Ola Luis

Parabéns pelo seu trabalho! É possível obter alguma pista para DOA apenas com o MS2? Por exemplo, se você alimentar o banco de dados GNPS com suas IDs, seria capaz de apontar esses compostos por meio de pesquisa na biblioteca? Interessante que 3 e 4 foram separadas no agrupamento. A estereoquímica deve causar diferenças significativas no perfil de fragmentação MS2.

Ola Fernando, 

Parabéns pelo trabalho! Você realizou alguma análise estatística entre os diferentes extratos para determinar possíveis candidatos à ação in vitro?
Seria bacana pré-processar esses dados de LCMS em algum software como mzMine e, a partir desta matriz, comparar as amostras por análise multivariada (no MetaboAnalyst, por exemplo) e integrar estes resultados na feature-based molecular network.