Triacylglycerol profiling of microalgae strains for biofuel feedstock by liquid chromatography–high-resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Biofuels from photosynthetic microalgae are quickly gaining interest as a viable carbon-neutral energy source. Typically, characterization of algal feedstock involves breaking down triacylglycerols (TAG) and other intact lipids, followed by derivatization of the fatty acids to fatty acid methyl esters prior to analysis by gas chromatography (GC). However, knowledge of the intact lipid profile could offer significant advantages for discovery stage biofuel research such as the selection of an algal strain or the optimization of growth and extraction conditions. Herein, lipid extracts from microalgae were directly analyzed by ultra-high pressure liquid chromatography-mass spectrometry (UHPLC-MS) using a benchtop Orbitrap mass spectrometer. Phospholipids, glycolipids, and TAGs were analyzed in the same chromatographic run, using a combination of accurate mass and diagnostic fragment ions for identification. Using this approach, greater than 100 unique TAGs were identified over the six algal strains studied and TAG profiles were obtained to assess their potential for biofuel applications. Under the growth conditions employed, Botryococcus braunii and Scenedesmus obliquus yielded the most comprehensive TAG profile with a high abundance of TAGs containing oleic acid.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
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 ».