A method for comprehensive analysis of urinary acylglycines by using ultra-performance liquid chromatography quadrupole linear ion trap mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Acylglycines are an important class of metabolites that have been used in the diagnosis of several inborn errors of metabolism (IEM). However, current analytical methods detect only a few acylglycines. There is a need to profile these metabolites in a comprehensive manner for studying their functions and improving their diagnostic values for different IEM and potentially other diseases. We describe a sensitive method that combines the chromatographic resolving power of ultra-performance liquid chromatography (UPLC) to separate closely related metabolites including isomers with tandem mass spectrometry (MS/MS). Acylglycines were extracted from urine using an anion exchange solid-phase extraction (SPE) cartridge. After UPLC separation, the acylglycines were detected on a hybrid triple quadrupole linear ion trap mass spectrometer. A set of standards were used for the development of an optimal MS acquisition method. Several acquisition modes using information derived from collision-induced dissociation breakdown curves were used to detect acylglycines. Using this method, 18 acylglycines were detected in the urine of healthy individuals and confirmed using standards, while 47 additional acylglycines were detected and tentatively identified, based on their retention and fragmentation pattern. Among the 65 acylglycines detected, only 18 of them have been previously reported in biofluids of healthy individuals. These results will be deposited in a public human metabolome database. This example illustrates that by developing a method tailored to the analysis of a class of metabolites sharing similar structural moieties, we can potentially identify many more new metabolites, thereby expanding the overall metabolome coverage.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».