Development of an NMR microprobe procedure for high‐throughput environmental metabolomics of <scp><i>Daphnia magna</i></scp>
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear magnetic resonance (NMR) is the primary platform used in high-throughput environmental metabolomics studies because its non-selectivity is well suited for non-targeted approaches. However, standard NMR probes may limit the use of NMR-based metabolomics for tiny organisms because of the sample volumes required for routine metabolic profiling. Because of this, keystone ecological species, such as the water flea Daphnia magna, are not commonly studied because of the analytical challenges associated with NMR-based approaches. Here, the use of a 1.7-mm NMR microprobe in analyzing tissue extracts from D. magna is tested. Three different extraction procedures (D2O-based buffer, Bligh and Dyer, and acetonitrile : methanol : water) were compared in terms of the yields and breadth of polar metabolites. The D2O buffer extraction yielded the most metabolites and resulted in the best reproducibility. Varying amounts of D. magna dry mass were extracted to optimize metabolite isolation from D. magna tissues. A ratio of 1-1.5-mg dry mass to 40 µl of extraction solvent provided excellent signal-to-noise and spectral resolution using (1)H NMR. The metabolite profile of a single daphnid was also investigated (approximately 0.2 mg). However, the signal-to-noise of the (1)H NMR was considerably lower, and while feasible for select applications would likely not be appropriate for high-throughput NMR-based metabolomics. Two-dimensional NMR experiments on D. magna extracts were also performed using the 1.7-mm NMR probe to confirm (1)H NMR metabolite assignments. This study provides an NMR-based analytical framework for future metabolomics studies that use D. magna in ecological and ecotoxicity studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».