Metabolomic analysis of key central carbon metabolism carboxylic acids as their 3‐nitrophenylhydrazones by <scp>UPLC</scp>/<scp>ESI</scp>‐<scp>MS</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Multiple hydroxy-, keto-, di-, and tri-carboxylic acids are among the cellular metabolites of central carbon metabolism (CCM). Sensitive and reliable analysis of these carboxylates is important for many biological and cell engineering studies. In this work, we examined 3-nitrophenylhydrazine as a derivatizing reagent and optimized the reaction conditions for the measurement of ten CCM-related carboxylic compounds, including glycolate, lactate, malate, fumarate, succinate, citrate, isocitrate, pyruvate, oxaloacetate, and α-ketoglutarate as their 3-nitrophenylhydrazones using LC/MS with ESI. With the derivatization protocol which we have developed, and using negative-ion multiple-reaction monitoring on a triple-quadrupole instrument, all of the carboxylates showed good linearity within a dynamic range of ca. 200 to more than 2000. The on-column LODs and LOQs were from high femtomoles to low picomoles. The analytical accuracies for eight of the ten analytes were determined to be between 89.5 to 114.8% (CV≤7.4%, n = 6). Using a QTOF instrument, the isotopic distribution patterns of these carboxylates, extracted from a (13) C-labeled mouse heart, were successfully determined by UPLC/MS with full-mass detection, indicating the possible utility of this analytical method for metabolic flux analysis. In summary, this work demonstrates an efficient chemical derivatization LC/MS method for metabolomic analysis of these key CCM intermediates in a biological matrix.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».