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Enregistrement W2049531556 · doi:10.1021/jf305024r

Diagnostic Ions for the Analysis of Phenylalanine Adducts of Acrylamide and Styrene by ESI-QTOF Mass Spectrometry

2013· article· en· W2049531556 sur OpenAlexafffund
Fong Lam Chu, Lekha Sleno, Varoujan A. Yaylayan

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdductPhenylalanineChemistryAcrylamideMass spectrometryStyreneTandem mass spectrometryChromatographyAmino acidOrganic chemistryCopolymerPolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To facilitate the detection of acrylamide or styrene adduct of amino acids by mass spectrometry based techniques, phenylalanine was used as a representative amino acid and pyrolysis was employed in conjunction with isotope labeling technique as a microscale sample preparation tool to generate the reaction products. The residues remaining after the pyrolysis of phenylalanine/styrene, phenylalanine/acrylamide, and phenylalanine/glucose mixtures at 250 °C were analyzed by electrospray quadrupole time-of-flight (ESI-QqTOF) mass spectrometry to identify the adducts. The phenylalanine/acrylamide adduct was independently synthesized for confirmation. Characteristic product ions in the tandem mass spectra were found at m/z 191 for the acrylamide adduct and at m/z 262 and 190 for its double-addition product. On the other hand, an ion at m/z 224 was shown to be diagnostic of the styrene adduct. The ability of the m/z 224 ion to predict the presence of styrene adduct in a heated phenylalanine/glucose model system was tested and verified. Detailed isotope labeling analysis of the phenylalanine/glucose model further indicated the formation of a novel adduct that was consistent with the reaction of the Amadori product with styrene. Such diagnostic ions that are needed to develop MS/MS-based screening methodologies may accelerate in the future the detection of Michael-type adducts in food.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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