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Enregistrement W2098446518 · doi:10.1186/1754-6834-6-132

Towards practical time-of-flight secondary ion mass spectrometry lignocellulolytic enzyme assays

2013· article· en· W2098446518 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésCellulaseMass spectrometryChemistryCelluloseSecondary ion mass spectrometryLigninSoftwoodContaminationSample preparationChromatographyHardwoodAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceBiochemistryBotanyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry (ToF-SIMS) is a surface sensitive mass spectrometry technique with potential strengths as a method for detecting enzymatic activity on solid materials. In particular, ToF-SIMS has been applied to detect the enzymatic degradation of woody lignocellulose. Proof-of-principle experiments previously demonstrated the detection of both lignin-degrading and cellulose-degrading enzymes on solvent-extracted hardwood and softwood. However, these preliminary experiments suffered from low sample throughput and were restricted to samples which had been solvent-extracted in order to minimize the potential for mass interferences between low molecular weight extractive compounds and polymeric lignocellulose components. RESULTS: The present work introduces a new, higher-throughput method for processing powdered wood samples for ToF-SIMS, meanwhile exploring likely sources of sample contamination. Multivariate analysis (MVA) including Principal Component Analysis (PCA) and Multivariate Curve Resolution (MCR) was regularly used to check for sample contamination as well as to detect extractives and enzyme activity. New data also demonstrates successful ToF-SIMS analysis of unextracted samples, placing an emphasis on identifying the low-mass secondary ion peaks related to extractives, revealing how extractives change previously established peak ratios used to describe enzyme activity, and elucidating peak intensity patterns for better detection of cellulase activity in the presence of extractives. The sensitivity of ToF-SIMS to a range of cellulase doses is also shown, along with preliminary experiments augmenting the cellulase cocktail with other proteins. CONCLUSIONS: These new procedures increase the throughput of sample preparation for ToF-SIMS analysis of lignocellulose and expand the applications of the method to include unextracted lignocellulose. These are important steps towards the practical use of ToF-SIMS as a tool to screen for changes in plant composition, whether the transformation of the lignocellulose is achieved through enzyme application, plant mutagenesis, or other treatments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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