Comprehensive and simultaneous coverage of lipid and polar metabolites for endogenous cellular metabolomics using HILIC-TOF-MS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The comprehensive metabolomic analyses using eukaryotic and prokaryotic cells are an effective way to identify biomarkers or biochemical pathways which can then be used to characterize disease states, differences between cell lines or inducers of cellular stress responses. One of the most commonly used extraction methods for comprehensive metabolomics is the Bligh and Dyer method (BD) which separates the metabolome into polar and nonpolar fractions. These fractions are then typically analysed separately using hydrophilic interaction liquid chromatography (HILIC) and reversed-phase (RP) liquid chromatography (LC), respectively. However, this method has low sample throughput and can also be biased to either polar or nonpolar metabolites. Here, we introduce a MeOH/EtOH/H2O extraction paired with HILIC-time-of-flight (TOF)-mass spectrometry (MS) for comprehensive and simultaneous detection of both polar and nonpolar metabolites that is compatible for a wide array of cellular species cultured in different growth media. This method has been shown to be capable of separating polar metabolites by a HILIC mechanism and classes of lipids by an adsorption-like mechanism. Furthermore, this method is scalable and offers a substantial increase in sample throughput compared to BD with comparable extraction efficiency. This method was able to cover 92.2% of the detectable metabolome of Gram-negative bacterium Sinorhizobium meliloti, as compared to 91.6% of the metabolome by a combination of BD polar (59.4%) and BD nonpolar (53.9%) fractions. This single-extraction HILIC approach was successfully used to characterize the endometabolism of Gram-negative and Gram-positive bacteria as well as mammalian macrophages.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle