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Enregistrement W2055780461 · doi:10.1021/ac048637e

Determination of Methionine and Selenomethionine in Selenium-Enriched Yeast by Species-Specific Isotope Dilution with Liquid Chromatography−Mass Spectrometry and Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry Detection

2004· article· en· W2055780461 sur OpenAlexafffund
Shona McSheehy, Lu Yang, Ralph E. Sturgeon, Zoltán Mester

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistrySeleniumIsotope dilutionChromatographyInductively coupled plasma mass spectrometryMass spectrometryYeastBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selenomethionine (SeMet) and methionine (Met), liberated by acid hydrolysis of selenium-enriched yeast, were quantified by liquid chromatography-mass spectrometry (LC/MS) using standard additions calibrations as well as isotope dilution (ID) based on species-specific (13)C-enriched spikes. LC inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) was also employed for the quantification of SeMet, and (74)Se-enriched SeMet was used for ID calibration. The results were evaluated to ascertain the feasibility of using these methods in a campaign to certify selenized yeast. Good agreement was found between the methods, which, when averaged, gave concentrations of 5482.2 +/- 101 and 3256.9 +/- 217.4 microg/g for Met and SeMet, respectively. This corresponds to a 1.68:1 Met-to-SeMet ratio in the yeast. Quantification by ID LC/MS and LC ICPMS yields the most precise sets of results with relative standard deviations in the range 0.5-1.3% (n = 6). A total selenium concentration of 2064.6 +/- 45.4 microg/g was obtained for this yeast material. The extraction efficiency and a mass balance budget were determined. Acid hydrolysis liberated 81.0% of the total selenium present. SeMet comprised 79.0% of the extracted selenium and 63.9% of the total selenium present in the yeast.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations74
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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