Speciation of selenium in cells by HPLC-ICP-MS after (on-chip) magnetic solid phase extraction
Notice bibliographique
Résumé
Elemental speciation in cells is significant for metallomics research. In this study, novel methods of (on-chip) magnetic solid phase extraction (MSPE) combined with high performance liquid chromatography (HPLC)-inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) were proposed for selenium speciation in selenium-enriched yeast cells. An integrated microfluidic chip consisting of reaction, mixing, and extraction units was designed and fabricated for on-chip MSPE. Sulfonated polystyrene-coated magnetic nanoparticles (Fe3O4@PSS MNPs) were prepared as adsorption material for MSPE of selenoamino acids and selenopeptide. The factors affecting the extraction performance of the target selenium species by (on-chip) MSPE-HPLC-ICP-MS were systematically investigated. The analytical performance of the (on-chip) MSPE-HPLC-ICP-MS was evaluated under individual optimal conditions. The limits of detection for five target selenium species were 0.025 μg L−1 to 0.090 μg L−1 and 0.057 μg L−1 to 0.149 μg L−1 for MSPE-HPLC-ICP-MS and on-chip MSPE-HPLC-ICP-MS, respectively. The MSPE-HPLC-ICP-MS method is sensitive, fast, easy-to-operate, and economical. The on-chip MSPE-HPLC-ICP-MS method has the unique advantages of low sample consumption and high integration; thus, it is suitable for selenium speciation in a small number (∼800) of selenium-enriched yeast cells. A Certified Reference Material of SELM-1 yeast was used to validate the accuracy of the developed (on-chip) MSPE-HPLC-ICP-MS methods. The proposed methods were successfully applied to the speciation of selenium in selenium-enriched yeast cells. Analysis of approximately 800 cells by on-chip MSPE-HPLC-ICP-MS revealed that the average amounts of selenocystine (SeCys2) and selenomethionine (SeMet) in a single selenium-enriched yeast cell are in the order of subpicograms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».