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Enregistrement W1853430135 · doi:10.1002/pca.2354

Profiling Phlorotannins in Brown Macroalgae by Liquid Chromatography–High Resolution Mass Spectrometry

2012· article· en· W1853430135 sur OpenAlexaff
Aaron Steevensz, Shawna L. MacKinnon, Rachael Hankinson, Cheryl Craft, Solène Connan, Dagmar B. Stengel, Jeremy E. Melanson

Notice bibliographique

RevuePhytochemical Analysis · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFucus vesiculosusChemistryPhloroglucinolBrown algaeChromatographyAscophyllumMass spectrometryFucusElectrosprayAlgaeBotanyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Phlorotannins, phenolic compounds produced exclusively by Phaeophyceae (brown algae), have recently been associated with a wide variety of beneficial bioactivities. Several studies have measured the total phenolic content in extracts from various species, but little characterisation of individual phlorotannin components has been demonstrated. OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop a liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) based method for rapid profiling of phlorotannins in brown algae. METHODOLOGY: Phlorotannin-enriched extracts from five phaeophyceaen species were analysed by ultrahigh-pressure liquid chromatography (UHPLC) operating in hydrophilic interaction liquid chromatography (HILIC) mode combined with high resolution mass spectrometry (HRMS). The method was optimised using an extract of Fucus vesiculosus; separation was achieved in less than 15 min. The basic mobile phase enhanced negative-ion electrospray ionisation (ESI), and generated multiply charged ions that allowed detection of high molecular weight phlorotannins. RESULTS: The phlorotannin profiles of Pelvetia canaliculata, Fucus spiralis, F. vesiculosus, Ascophyllum nodosum and Saccharina longicruris differed significantly. Fucus vesiculosus yielded a high abundance of low molecular weight (< 1200 Da) phlorotannins, while P. canaliculata exhibited a more evenly distributed profile, with moderate degrees of polymerisation ranging from 3 to 49. HRMS enabled the identification of phlorotannins with masses up to 6000 Da using a combination of accurate mass and ¹³C isotopic patterns. CONCLUSION: The UHPLC-HRMS method described was successful in rapidly profiling phlorotannins in brown seaweeds based on their degree of polymerisation. HILIC was demonstrated to be an effective separation mode, particularly for low molecular weight phlorotannins.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations126
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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