In‐source fragmentation and analysis of polysaccharides by capillary electrophoresis/mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
In order to develop a robust and easy-to-use technique for characterization of bacterial polysaccharides, a pseudo-hydrolysis strategy was investigated. Based on in-source collision-induced dissociation, polysaccharide molecular ions were fragmented within the orifice-skimmer region of an electrospray ionization (ESI) mass spectrometer. The fragment ions thus generated were then analyzed similarly to the conventional ESI mass spectrometry approach. MS/MS scanning was applied to obtain product-ion spectra of the primary fragments for sequencing. To further improve the sensitivity and separation of polysaccharides from other components in the samples, a pressure-assisted capillary electrophoresis/mass spectrometry (CE/MS) system was employed. Using bacterial polysaccharides as model compounds, the mass spectra obtained for polysaccharide repeating units generated through chemical hydrolysis and in-source fragmentation were directly compared, both in positive and negative ion modes. With the additional separation of impurities provided by CE, the success of this technique has been demonstrated for structural analysis of O-chain polysaccharides (O-PS) and capsular polysaccharides (CPS). In-source fragmentation was applied to promote the formation of structurally relevant repeating units of heterogeneous CPS that would remain undetected using conventional ESI conditions. This approach was proven to be particularly useful for probing the subtle structural differences in monosaccharide composition and functionalities arising across bacterial serotypes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».