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Enregistrement W1968314167 · doi:10.1021/jf991035p

MALDI-TOF MS Analysis of Food Flavonol Glycosides

2000· article· en· W1968314167 sur OpenAlexaff
Jian Wang, Peter Sporns

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycosideChemistryGlycosidic bondFragmentation (computing)Mass spectrometryKaempferolChromatographyQuercetinStereochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) is a new technique that is having a great impact on food analysis. This study is the first to demonstrate the use of MALDI-TOF MS to identify flavonol glycosides in food samples. 2',4',6'-Trihydroxyacetophenone was chosen as the best matrix because it worked for crude sample extracts and ionized flavonol glycosides in both positive and negative MALDI-TOF MS modes. In the positive mode, multiple ion forms were observed for flavonol glycosides, including [M + H](+), [M + Na](+), [M + K](+), and [M - H + Na + K](+), with further fragmentation through loss of glycosidic residues. The negative mode for all flavonol glycosides resulted in [M - H](-) ion formation without detectable fragmentation. The multiple ions in the positive mode gave more information on individual flavonol glycoside structures than the negative mode. Flavonol glycosides showed similar intensities or responses in the positive mode, while kaempferol glycosides exhibited much less response than quercetin glycosides in negative mode.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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