Microwave-assisted acid digestion protocol for the determination of methionine and selenomethionine in selenium-enriched yeast by species specific isotope dilution GC-MS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A quantitative and fast microwave assisted protein digestion method is described for the simultaneous determination of methionine (Met) and selenomethionine (SeMet) in yeast. Extraction of Met and SeMet from the selenized yeast was performed in a focused microwave system using methanesulfonic acid (MSA). The effects of parameters such as extraction time, temperature, power and sample mass on the extraction efficiencies of Met and SeMet were investigated. Species specific isotope dilution (ID) calibration using 13C enriched Met and SeMet spikes was employed to obtain accurate results. Analytes were derivatized with methyl chloroformate and extracted into chloroform prior to species specific ID GC-MS analysis. Using a 20 minute extraction time at 165 °C and 6 ml of 4 M MSA was found to be efficient for both analytes based on a 50 mg sample mass. Under these conditions, concentrations of 5862 ± 32 and 3366 ± 60 μg g−1 (one standard deviation, n = 3) for Met and SeMet, respectively, were obtained in SELM-1 yeast certified reference material (CRM). The obtained results are in good agreement with the certified values of 5758 ± 277 and 3448 ± 146 μg g−1 (expanded uncertainty, k = 2). Compared to previous MSA reflux digestion, this newly proposed method offers dramatic reduction in extraction time from 8–16 hours of the conventional MSA reflux to 20 minutes by microwave extraction, significantly improving the sample throughput. Additionally, the microwave extraction is fully automated and uses 75% less reagent (MSA) than the conventional acid reflux setup. The developed method is suitable for quasi real time production monitoring of Met and SeMet in Se enriched yeast and other food products.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle