An Improved UPLC-MS/MS Platform for Quantitative Analysis of Glycerophosphoinositol in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
The glycerophosphoinositols constitute a class of biologically active lipid-derived mediators whose intracellular levels are modulated during physiological and pathological cell processes. Comprehensive assessment of the role of these compounds expands beyond the cellular biology of lipids and includes rapid and unambiguous measurement in cells and tissues. Here we describe a sensitive and simple liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method for quantitative analysis of the most abundant among these phosphoinositide derivatives in mammalian cells, the glycerophosphoinositol (GroPIns). The method has been developed in mouse Raw 264.7 macrophages with limits of quantitation at 3 ng/ml. Validation on the same cell line showed excellent response in terms of linear dynamic range (from 3 to 3,000 ng/ml), intra-day and inter-day precision (coefficient of variation ≤ 7.10%) and accuracy (between 98.1 and 109.0%) in the range 10-320 ng/ml. As proof of concept, a simplified analytical platform based on this method and external calibration was also tested on four stimulated and unstimulated cell lines, including Raw 264.7 macrophages, Jurkat T-cells, A375MM melanoma cells and rat basophilic leukemia RBL-2H3 cells. The results indicate a wide variation in GroPIns levels among different cell lines and stimulation conditions, although the measurements were always in line with the literature. No significant matrix effects were observed thus indicating that the here proposed method can be of general use for similar determinations in cells of different origin.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».