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Enregistrement W2074490490 · doi:10.1021/tx800251p

Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy as a Quantitative Tool To Determine the Concentrations of Biologically Produced Metabolites: Implications in Metabolites in Safety Testing

2008· article· en· W2074490490 sur OpenAlex
Robert Espina, Linning Yu, Jianyao Wang, Zeen Tong, Sarvesh C. Vashishtha, Rasmy Talaat, JoAnn Scatina, Abdul Mutlib

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaboliteMetabolomicsNuclear magnetic resonance spectroscopyQuantitative analysis (chemistry)Mass spectrometryChemistryProton NMRChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has traditionally been considered as an indispensable tool in elucidating structures of metabolites. With the advent of Fourier transform (FT) spectrometers, along with improvements in software and hardware (such as high-field magnets, cryoprobes, versatile pulse sequences, and solvent suppression techniques), NMR is increasingly being considered as a critical quantitative tool, despite its lower sensitivity as compared to mass spectrometry. A specific quantitative application of NMR is in determining the concentrations of biologically isolated metabolites, which could potentially be used as reference standards for further quantitative work by liquid chromatography/mass spectrometry. With the recent demands from regulatory agencies on quantitative information on metabolites, it is proposed that NMR will play a significant role in strategies aimed at addressing metabolite coverage in toxicological species. Traditionally, biologically isolated metabolites have not been considered as a way of generating "reference standards" for further quantitative work. However, because of the recent FDA guidance on safety testing of metabolites, one has to consider means of authenticating and quantitating biologically or nonbiologically generated metabolites. 1H NMR is being proposed as the method of choice, as it is able to be used as both a qualitative and a quantitative tool, hence allowing structure determination, purity check, and quantitative measurement of the isolated metabolite. In this publication, the application of NMR as a powerful and robust analytical technique in determining the concentrations of in vitro or in vivo isolated metabolites is discussed. Furthermore, to demonstrate the reliability and accuracy of metabolite concentrations determined by NMR, validation and cross-validation with gravimetric and mass spectrometric methods were conducted.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,278 · 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