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Enregistrement W2042696663 · doi:10.1021/jf105005q

Carotenogenesis Up-regulation in Scenedesmus sp. Using a Targeted Metabolomics Approach by Liquid Chromatography−High-Resolution Mass Spectrometry

2011· article· en· W2042696663 sur OpenAlexaff
Fong Lam Chu, Laura Pirastru, Radovan Popovic, Lekha Sleno

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstaxanthinCanthaxanthinCarotenoidChemistryChromatographyMass spectrometryMetabolomicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carotenoids have potent antioxidant activity as well as therapeutic value, and their formation has been seen to be induced in algae by stress, including high-salt culture conditions. A differential profiling of carotenoids was conducted using a targeted metabolomics approach with accurate mass data generated by liquid chromatography-electrospray-time-of-flight (LC-ESI-TOF) mass spectrometry followed by postacquisition filtering based on isotope patterns and mass defects to detect carotenoids up-regulated in Scenedesmus sp. exposed to high-salt conditions. Algal cultures treated with high concentrations of sodium acetate or sodium chloride were found to cause an increase in various carotenoids. On the basis of differential analysis, astaxanthin and canthaxanthin increased upon salt treatment. Astaxanthin, in its free form and as fatty acid esters, was seen to increase in Scenedesmus sp. using accurate mass MS. A few other carotenoid compounds increased upon salt treatment, including echinenone and adonirubin, involved in the pathway of astaxanthin biosynthesis from β-carotene, as well as isomers of astaxanthin and canthaxanthin. A time course study of acetate treatment was done to observe the time-dependent up-regulation of carotenogenesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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