Effects of sample handling and storage on quantitative lipid analysis in human serum
Notice bibliographique
Résumé
There is sparse information about specific storage and handling protocols that minimize analytical error and variability in samples evaluated by targeted metabolomics. Variance components that affect quantitative lipid analysis in a set of human serum samples were determined. The effects of freeze-thaw, extraction state, storage temperature, and freeze-thaw prior to density-based lipoprotein fractionation were quantified. The quantification of high abundance metabolites, representing the biologically relevant lipid species in humans, was highly repeatable (with coefficients of variation as low as 0.01 and 0.02) and largely unaffected by 1-3 freeze-thaw cycles (with 0-8% of metabolites affected in each lipid class). Extraction state had effects on total lipid class amounts, including decreased diacylglycerol and increased phosphatidylethanolamine in thawed compared with frozen samples. The effects of storage temperature over 1 week were minimal, with 0-4% of metabolites affected by storage at 4 degrees C, -20 degrees C, or -80 degrees C in most lipid classes, and 19% of metabolites in diacylglycerol affected by storage at -20 degrees C. Freezing prior to lipoprotein fractionation by density ultracentrifugation decreased HDL free cholesterol by 37% and VLDL free fatty acid by 36%, and increased LDL cholesterol ester by 35% compared with fresh samples. These findings suggest that density-based fractionation should preferably be undertaken in fresh serum samples because up to 37% variability in HDL and LDL cholesterol could result from a single freeze-thaw cycle. Conversely, quantitative lipid analysis within unfractionated serum is minimally affected even with repeated freeze-thaw cycles.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».