Integrative Metabolomics for Characterizing Unknown Low-Abundance Metabolites by Capillary Electrophoresis-Mass Spectrometry with Computer Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of unknown low-abundance metabolites in biological samples is one the most significant challenges in metabolomic research. In this report, an integrative strategy based on capillary electrophoresis-electrospray ionization-ion trap mass spectrometry (CE-ESI-ITMS) with computer simulations is examined as a multiplexed approach for studying the selective nutrient uptake behavior of E. coli within a complex broth medium. On-line sample preconcentration with desalting by CE-ESI-ITMS was performed directly without off-line sample pretreatment in order to improve detector sensitivity over 50-fold for cationic metabolites with nanomolar detection limits. The migration behavior of charged metabolites were also modeled in CE as a qualitative tool to support MS characterization based on two fundamental analyte physicochemical properties, namely, absolute mobility (muo) and acid dissociation constant (pKa). Computer simulations using Simul 5.0 were used to better understand the dynamics of analyte electromigration, as well as aiding de novo identification of unknown nutrients. There was excellent agreement between computer-simulated and experimental electropherograms for several classes of cationic metabolites as reflected by their relative migration times with an average error of <2.0%. Our studies revealed differential uptake of specific amino acids and nucleoside nutrients associated with distinct stages of bacterial growth. Herein, we demonstrate that CE can serve as an effective preconcentrator, desalter, and separator prior to ESI-MS, while providing additional qualitative information for unambiguous identification among isobaric and isomeric metabolites. The proposed strategy is particularly relevant for characterizing unknown yet biologically relevant metabolites that are not readily synthesized or commercially available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».