Capillary electrophoresis‐mass spectrometry using a flow‐through microvial interface for cationic metabolome analysis
Notice bibliographique
Résumé
The application of CE-MS in the field of metabolomics is underrepresented, even though it is in principle highly suited for the analysis of small charged compounds, as many metabolites are. Moreover, a robust coupling, using the sheath liquid (SL)-assisted interface was already presented more than a decade ago. A lack of concentration sensitivity is often mentioned as a reason for the underrepresentation of CE-MS in metabolomics. This is caused by postcolumn dilution of the sample with SL, which is typically delivered at a flow rate of 1-10 μL/min. In this study, we investigated the performance of the flow-through microvial (MV) assisted CE-MS interface for cationic metabolomics. With this interface, only a little liquid is added postcolumn, that is, typically 100-500 nL/min. For the evaluation, we used a metabolite mix comprising 45 important cationic metabolites and compared the sensitivity and LOD of both devices. The performance of the CE-MS system was significantly improved by using the MV-assisted interface; the sensitivity was increased more than three times and the LOD decreased more than five times. Then, we analyzed single zebrafish embryos to demonstrate the method on a volume-limited biological sample. In comparison with SL-assisted CE-MS, twice as many molecular features were found, of which several could be identified. These results demonstrate the good potential of the MV interface for enhancing the coverage of the metabolome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».