Identification of Selenium-Containing Glutathione S-Conjugates in a Yeast Extract by Two-Dimensional Liquid Chromatography with Inductively Coupled Plasma MS and Nanoelectrospray MS/MS Detection
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.
Notice bibliographique
Résumé
An approach for the identification of unknown selenium-containing biomolecules was developed, enabling the identification of selenodiglutathione (GS-Se-SG) and the mixed selenotrisulfide of glutathione and cysteinylglycine (GS-Se-SCG) in aqueous yeast extracts. The method consists of two-dimensional liquid chromatography, inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) and nanoelectrospray tandem mass spectrometry. Analytes were separated by size-exclusion chromatography followed by preconcentration and separation on a porous graphitic carbon HPLC column. The HPLC effluent was monitored for selenium by ICPMS, and two selenium-containing fractions were isolated and analyzed by nanoelectrospray MS. The nanoelectrospray technique has a low sample consumption of approximately 80 nL/min, enabling a preconcentration of the sample to a few microliters. Mass spectra of the two fractions showed the characteristic Se isotopic pattern centered at m/z 693.1 and 564.0 for the [M + H]+ 80Se ions. MS/MS spectra of adjacent parent ions confirmed the presence of Se. The two selenium species were identified as GS-Se-SG and GS-Se-SCG by collision induced dissociation (CID). The accurately measured masses of the most abundant 691 and 693 u parent ions are in good agreement (differences = 3 ppm) with the theoretical masses. To our knowledge, this is the first identification of GS-Se-SG and GS-Se-SCG in biological matrixes by MS/MS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle