Enzymatic Decarboxylation of Tyrosine and Phenylalanine To Enhance Volatility for High-Precision Isotopic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We present a rapid and selective method to increase the volatility of tyrosine and phenylalanine without adding derivative C for high-precision gas chromatography-continuous-flow isotope ratio mass spectrometry (GCC-IRMS) based on enzymatic decarboxylation to yield alkylamines and evaluated for 15N isotopic integrity. Purified tyrosine and phenylalanine were converted to tyramine and phenethylamine by tyrosine and phenylalanine decarboxylases, respectively. GC separation was achieved using a thick stationary phase (5-microm) capillary column. Recoveries were 95 +/- 2%. The reproducibility of delta15N of tyramine and phenethylamine measured by GCC-IRMS averaged SD(delta15N) = 0.33 per thousand. The absolute differences between delta15N of amino acids measured by elemental analyzer-IRMS and the alkylamines measured by GCC-IRMS was not significant. Phenethylamine and tyramine prepared from a mixture of 18 amino acids were extracted by ethanol with 95% recovery, and analysis yielded clean chromatograms and equivalent precision. These data indicate that enzymatic decarboxylation of phenylalanine and tyrosine is a convenient method to increase their volatility for continuous-flow isotopic analysis without introducing extraneous C or significant isotopic fractionation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».