Analysis of flavonoids: Tandem mass spectrometry, computational methods, and NMR
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increasing understanding of the health benefits and chemopreventive properties of flavonoids, there continues to be significant effort dedicated to improved analytical methods for characterizing the structures of flavonoids and monitoring their levels in fruits and vegetables, as well as developing new approaches for mapping the interactions of flavonoids with biological molecules. Tandem mass spectrometry (MS/MS), particularly in conjunction with liquid chromatography (LC), is the dominant technique that has been pursued for elucidation of flavonoids. Metal complexation strategies have proven to be especially promising for enhancing the ionization of flavonoids and yielding key diagnostic product ions for differentiation of isomers. Of particular value is the addition of a chromophoric ligand to allow the application of infrared (IR) multiphoton dissociation as an alternative to collision-induced dissociation (CID) for the differentiation of isomers. CID, including energy-resolved methods, and nuclear magnetic resonance (NMR) have also been utilized widely for structural characterization of numerous classes of flavonoids and development of structure/activity relationships.The gas-phase ion chemistry of flavonoids is an active area of research particularly when combined with accurate mass measurement for distinguishing between isobaric ions. Applications of a variety of ab initio and chemical computation methods to the study of flavonoids have been reported, and the results of computations of ion and molecular structures have been shown together with computations of atomic charges and ion fragmentation. Unambiguous ion structures are obtained rarely using MS alone. Thus, it is necessary to combine MS with spectroscopic techniques such as ultraviolet (UV) and NMR to achieve this objective. The application of NMR data to the mass spectrometric examination of flavonoids is discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».