Detection, characterization, and quantification of resveratrol glycosides in transgenic arabidopsis over‐expressing a sorghum stilbene synthase gene by liquid chromatography/tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Transgenic Arabidopsis plants were analyzed by liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) to investigate the glycosylation patterns of resveratrol derived from expression of a sorghum stilbene synthase gene. In negative ionization mode, the different resveratrol derivatives fragmented to yield the diagnostic deprotonated resveratrol ion at m/z 227.2. The use of precursor ion scanning led to the identification of precursor ions for different resveratrol glycosides through rapid differentiation from other phytochemical constituents. Structural information was generated simultaneously from the low-collision-energy product ion spectra using hybrid linear ion-trap mass spectrometry. Three additional resveratrol-related metabolites - a resveratrol diglucoside (M1) and trans- and cis-resveratrol acetylhexosides (M2 and M3) - were detected in the crude plant extracts. The identities of M1, M2, and M3 were confirmed by accurate mass analysis on a quadrupole time-of-flight mass spectrometer as well as beta-glucosidase digestion or UV-induced isomerization. Quantitative analyses by LC/MS in multiple reaction monitoring mode revealed that resveratrol diglucoside and cis-resveratrol acetyhexoside accumulated up to 2.79 and 10.38 microg/g, respectively, while trans-resveratrol acetylhexoside was barely detectable. This study demonstrated the power of the hybrid linear ion-trap technology for simultaneous profiling and structural characterization of stilbene-related metabolites, which would be useful to understand how resveratrol is modified in sorghum and other plants.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».