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Enregistrement W1695091605 · doi:10.1139/er-2013-0011

Environmental metabolomics: an emerging approach to study organism responses to environmental stressors

2013· article· en· W1695091605 sur OpenAlexaffvenue
Brian P. Lankadurai, Edward G. Nagato, Myrna J. Simpson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsOrganismStressorBiologyAbiotic componentEnvironmental stressComputational biologyEnvironmental chemistryEcologyChemistryBioinformaticsGeneticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolomics is the analysis of endogenous and exogenous low molecular mass metabolites within a cell, tissue, or biofluid of an organism in response to an external stressor. The sub-discipline of environmental metabolomics is the application of metabolomic techniques to analyze the interactions of organisms with their environment. There has been a rapid growth in environmental metabolomics over the past decade. This growth can be attributed to the comprehensive and rapid nature of nontargeted metabolomics and the ability to generate hypotheses involving complex environmental stressors, especially when the mode of action is unknown. Using a wide variety of model organisms, metabolomic studies have detected stress from abiotic factors such as xenobiotic exposure and temperature shifts as well as biotic stressors such as herbivory and competition. Nuclear magnetic resonance (NMR)-based metabolomics has been the dominant analytical platform used for environmental metabolomics studies, owing to its nonselectivity and ease of sample preparation. However, the number of mass spectrometry (MS)-based metabolomic studies is also increasing rapidly, owing to its high sensitivity for the detection of trace levels of metabolites. In this review, we provide an overview of the general experimental design, extraction methods, analytical instrumentation, and statistical methods used in environmental metabolomics. We then highlight some of the recent studies that have used metabolomics to elucidate hitherto unknown biochemical modes of actions of various environmental stressors to both terrestrial and aquatic organisms, as well as identify potential metabolite shifts as early bioindicators of these stressors. Through this, we emphasize the immense potential and versatility of environmental metabolomics as a routine tool for characterizing the responses of organisms to numerous types of environmental stressors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations381
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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