Sensitive, Efficient Quantitation of <sup>13</sup> C-Enriched Nucleic Acids via Ultrahigh-Performance Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry for Applications in Stable Isotope Probing
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope probing (SIP) of nucleic acids is a powerful tool for studying the functional traits of microbial populations within complex communities, but SIP involves a number of technical challenges. Many of the difficulties in DNA-SIP and RNA-SIP experiments can be effectively overcome with an efficient, sensitive method for quantitating the isotopic enrichment of nucleic acids. Here, we present a sensitive method for quantitating (13)C enrichment of nucleic acids, requiring a few nanograms of sample, and we demonstrate its utility in typical DNA-SIP and RNA-SIP experiments. All five nucleobases (adenine, guanine, cytosine, thymine, and uracil) were separated and detected by using ultrahigh-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry. We detected all isotopic species in samples with as low as 1.5 atom% (13)C above natural abundance, using 1-ng loadings. Quantitation was used to characterize the isotopic enrichment kinetics of cellulose- and lignin-based microcosm experiments and to optimize the recovery of enriched nucleic acids. Application of our method will minimize the quantity of expensive isotopically labeled substrates required and reduce the risk of failed experiments due to insufficient recovery of labeled nucleic acids for sequencing library preparation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».