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Enregistrement W2007438402 · doi:10.1021/ac050548u

Comparative Analysis of Cellulose Preparation Techniques for Use with<sup>13</sup>C,<sup>14</sup>C, and<sup>18</sup>O Isotopic Measurements

2005· article· en· W2007438402 sur OpenAlexaff
J. B. Gaudinski, Todd E. Dawson, Sylvie A. Quideau, Edward A. G. Schuur, John S. Roden, Susan Trumbore, Darren R. Sandquist, Se‐Woung Oh, Roderick E. Wasylishen

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCelluloseIsotopeStable isotope ratioCarbon-13Residue (chemistry)Isotopes of carbonδ13CWaxIsotope analysisLigninδ18OAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyRadiochemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryTotal organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of operationally defined methods exist for pretreating plant tissues in order to measure C, N, and O isotopes. Because these isotope measurements are used to infer information about environmental conditions that existed at the time of tissue growth, it is important that these pretreatments remove compounds that may have exchanged isotopes or have been synthesized after the original formation of these tissues. In stable isotope studies, many pretreatment methods focus on isolating "cellulose" from the bulk tissue sample because cellulose does not exchange C and O isotopes after original synthesis. We investigated the efficacy of three commonly applied pretreatment methods, the Brendel method and two variants of the Brendel method, the Jayme-Wise method and successive acid/base/acid washes, for use on three tissue types (wood, leaves, roots). We then compared the effect of each method on C and O isotope composition (13C, 14C, 18O), C and N content, and chemical composition of the residue produced (using 13C nuclear magnetic resonance (NMR)). Our results raised concerns over use of the Brendel method as published, as it both added C and N to the sample and left a residue that contains remnant lipids and waxes. Furthermore, this method resulted in 18O values that are enriched relative to the other methods. Modifying the Brendel method by adding a NaOH step (wash) solved many of these problems. We also found that processed residues vary by tissue type. For wood and root tissues, the 13C NMR spectra and the 18O and 13C data showed only small differences between residues for the Jayme-Wise and modified Brendel methods. However, for leaf tissue, 13C NMR data showed that Jayme-Wise pretreatments produced residues that are more chemically similar to cellulose than the other methods. The acid/base/acid washing method generated 13C NMR spectra with incomplete removal of lignin for all tissues tested and both isotopic, and 13C NMR results confirmed that this method should not be used if purified cellulose is desired.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations182
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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