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Enregistrement W1984822819 · doi:10.1002/cbic.200700116

Selective Detection of Sugar Phosphates by Capillary Electrophoresis/Mass Spectrometry and Its Application to an Engineered <i>E. coli</i> Host

2007· article· en· W1984822819 sur OpenAlexaff
Joseph P. M. Hui, Jie Yang, Jon S. Thorson, Evelyn C. Soo

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésChemistrySugar phosphatesMass spectrometryChromatographyCapillary electrophoresisElectrosprayTandem mass spectrometrySugarBiochemistryBioconversionHexosePhosphateEnzymeFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A highly selective method employing capillary electrophoresis and electrospray mass spectrometry (CE‐ESMS) with precursor ion scanning for fragment ions characteristic of phosphate‐linked sugars was developed for the determination of “unnatural” sugar phosphates generated in vivo, as part of a natural product glycorandomization study. Cell lysates from an engineered E. coli host were probed for “natural” and “unnatural” sugar phosphates resulting from in vivo galactokinase (GalK) bioconversions, and tandem mass spectrometry experiments were performed to confirm the identities of the sugar phosphates. Among the 22 cell lysates that were studied, 13 were found to contain the expected natural and “unnatural” sugar phosphates. This was in agreement with the GalK in vitro conversion yields, in which an in vitro yield of ≤15 % coincided with a lack of observable in vivo bioconversion. In addition, the CE‐ESMS and precursor ion scanning method was capable of separating sugar phosphate regioisomers such as hexose‐6‐phosphate and hexose‐1‐phosphate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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