Studying the Chemistry of Cationized Triacylglycerols Using Electrospray Ionization Mass Spectrometry and Density Functional Theory Computations
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of triacylglycerols (TAGs), found as complex mixtures in living organisms, is typically accomplished using liquid chromatography, often coupled to mass spectrometry. TAGs, weak bases not protonated using electrospray ionization, are usually ionized by adduct formation with a cation, including those present in the solvent (e.g., Na(+)). There are relatively few reports on the binding of TAGs with cations or on the mechanisms by which cationized TAGs fragment. This work examines binding efficiencies, determined by mass spectrometry and computations, for the complexation of TAGs to a range of cations (Na(+), Li(+), K(+), Ag(+), NH4(+)). While most cations bind to oxygen, Ag(+) binding to unsaturation in the acid side chains is significant. The importance of dimer formation, [2TAG + M](+) was demonstrated using several different types of mass spectrometers. From breakdown curves, it became apparent that two or three acid side chains must be attached to glycerol for strong cationization. Possible mechanisms for fragmentation of lithiated TAGs were modeled by computations on tripropionylglycerol. Viable pathways were found for losses of neutral acids and lithium salts of acids from different positions on the glycerol moiety. Novel lactone structures were proposed for the loss of a neutral acid from one position of the glycerol moiety. These were studied further using triple-stage mass spectrometry (MS(3)). These lactones can account for all the major product ions in the MS(3) spectra in both this work and the literature, which should allow for new insights into the challenging analytical methods needed for naturally occurring TAGs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».