Rapid metabolite identification with sub parts‐per‐million mass accuracy from biological matrices by direct infusion nanoelectrospray ionization after clean‐up on a ZipTip and LTQ/Orbitrap mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Metabolite identification studies remain an integral part of pre-clinical and clinical drug development programs. Analysis of biological matrices, such as plasma, urine, feces and bile, pose challenges due to the large amounts of endogenous components that can mask a drug and its metabolites. Although direct infusion nanoelectrospray using capillaries has been used routinely for proteomic studies, metabolite identification has traditionally employed liquid chromatographic (LC) separation prior to analysis. A method is described here for rapid metabolite profiling in biological fluids that involves initial sample clean-up using pipette tips packed with reversed-phase material (i.e. ZipTips) to remove matrix components followed by direct infusion nanoelectrospray on an LTQ/Orbitrap mass spectrometer using a protonated polydimethylcyclosiloxane cluster ion for internal calibration. We re-examined samples collected from a prazosin metabolism study in the rat. Results are presented that demonstrate that sub parts-per-million accuracies can be achieved on molecular ions, facilitating identification of metabolites, and on product ions, facilitating structural assignments. The data also show that the high-resolution measurements (R = 100,000 at m/z 400) enable metabolites of interest to be resolved from endogenous components. The extended analysis times available with nanospray enables signal averaging for 1 min or more that is valuable when metabolites are present in low concentrations as encountered here in plasma and brain. Using this approach, the metabolic fate of a drug can be quickly obtained. A limitation of this approach is that metabolites that are structural isomers cannot be distinguished, although such information can be collected by LC/MS during follow-on experiments.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».