LC-MS metabolomic analysis of environmental stressor impacts on the metabolite diversity in Nephthea spp.
Notice bibliographique
Résumé
Context: The soft coral Nephthea spp. is a source of terpenoid class that potentially has pharmaceutical properties. However, metabolite diversity and cytotoxic activity of this species are varied among coral reefs from various sites. Aim: To analyze the water quality in Nephthea spp. environment as a possible factor causing a difference in its metabolite diversity. Settings and Design: Nephthea spp. from seven sites were taken in October 2010 at the Alor District of Marine Protected Area, Indonesia. Materials and Methods: Water quality assessment was analyzed in situ and indexed by Canadian Council of Ministry Environment-Water Quality Index (CCME-WQI) method. Meanwhile, metabolite diversity was analyzed by a LC-MS metabolomic method, using C18 reversed phase and gradient water-acetonitrile system. Statistical Analysis Used: Spearman's rho and regression analysis were applied to correlate the water quality index to ecological index (richness, diversity, and evenness) from LC-MS results. Results: The water quality index had a significant positive correlation and strong linear regression determinant to the total metabolite (R 2 = 0.704), particularly to semipolar metabolite richness (R 2 = 0.809), the area of terpenoid class in the organism. Conclusion: It can be concluded that water quality may serve as a major factor that affects the amount of richness in Nephthea spp. metabolites. When the water quality is lower, as environment stresses increases, it may affect the metabolite richness within direct disrupt of metabolite biosynthesis or indirect ecological means. Terpenoids are known as a soft coral antipredator (coral fishes), the amount of which depends on the water quality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».