Rapid Quantification of Yeast Lipid using Microwave-Assisted Total Lipid Extraction and HPLC-CAD
Notice bibliographique
Résumé
We here present simple and rapid methods for fast screening of yeast lipids in Saccharomyces cerevisiae. First we introduced a microwave-assisted technique for fast lipid extraction that allows the extraction of lipids within 10 min. The new method enhances extraction rate by 27 times, while maintaining product yields comparable to conventional methods (n = 14, P > 0.05). The recovery (n = 3) from spiking of synthetic standards were 92 ± 6% for cholesterol, 95 ± 4% for triacylglycerol, and 92 ± 4% for free fatty acids. Additionally, the new extraction method combines cell disruption and extraction in one step, and the approach, therefore, not only greatly simplifies sample handling but also reduces analysis time and minimizes sample loss during sample preparation. Second, we developed a chromatographic separation that allowed separation of neutral and polar lipids from the extracted samples within a single run. The separation was performed based on a three gradient solvent system combined with hydrophilic interaction liquid chromatography-HPLC followed by detection using a charged aerosol detector. The method was shown to be highly reproducible in terms of retention time of the analytes (intraday; 0.002-0.034% RSD; n = 10, interday; 0.04-1.35% RSD; n = 5) and peak area (intraday; 0.63-6% RSD; n = 10, interday; 4-12% RSD; n = 5).
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».