Comprehensive Imaging of Porcine Adrenal Gland Lipids by MALDI-FTMS Using Quercetin as a Matrix
Notice bibliographique
Résumé
Adrenal glands synthesize and release functional zone-specific steroid and catecholamine hormones to regulate mammalian stress responses. Lipids such as sphingolipids have been shown to control the steroid hormone biosynthesis in adrenal glands, indicating their important roles in endocrine organs. Molecular imaging by matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) is a well-established analytical technique for determining both the spatial location and the relative abundances of various lipids on tissue. To better understand the overall roles of different lipid classes that play in the mammalian adrenal glands, it is necessary to comprehensively determine the spatial distributions of various lipids in the different functional zones of adrenal glands. However, the potential of this technique has not been fully reached, considering there are thousands of lipid species in a cell or tissue. To achieve this, we used quercetin as a MALDI matrix for negative ion detection of endogenous lipids on tissue sections of porcine adrenal glands by MALDI-Fourier-transform ion cyclotron resonance (FTICR) MS. As a result of these experiments, 409 endogenous compounds were detected in the negative ion mode. Combining both the positive and negative ion detection led to successful determination of the spatial distribution patterns of 555 unique endogenous compounds that were identified as 544 lipid entities and 11 nonlipid metabolites. Many classes of these lipids showed distinct distribution patterns in different functional zones of the adrenal gland. To the best of our knowledge, this work presents the largest group of lipid entities that have been analyzed in a single MS imaging study so far, and comprehensive profiles of the spatial distributions of lipids in porcine adrenal glands are shown here for the first time.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».