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Enregistrement W1602950911 · doi:10.1002/mrc.4236

Development of an NMR microprobe procedure for high‐throughput environmental metabolomics of <scp><i>Daphnia magna</i></scp>

2015· article· en· W1602950911 sur OpenAlexafffund
Edward G. Nagato, Brian P. Lankadurai, Ronald Soong, André J. Simpson, Myrna J. Simpson

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKrembil Foundation
Mots-clésMetabolomicsChemistryDaphnia magnaMetaboliteProton NMRNuclear magnetic resonance spectroscopyChromatographyExtraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)StereochemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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