Evaluation of Extraction Protocols for Simultaneous Polar and Non-Polar Yeast Metabolite Analysis Using Multivariate Projection Methods
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomic and lipidomic approaches aim to measure metabolites or lipids in the cell. Metabolite extraction is a key step in obtaining useful and reliable data for successful metabolite studies. Significant efforts have been made to identify the optimal extraction protocol for various platforms and biological systems, for both polar and non-polar metabolites. Here we report an approach utilizing chemoinformatics for systematic comparison of protocols to extract both from a single sample of the model yeast organism Saccharomyces cerevisiae. Three chloroform/methanol/water partitioning based extraction protocols found in literature were evaluated for their effectiveness at reproducibly extracting both polar and non-polar metabolites. Fatty acid methyl esters and methoxyamine/trimethylsilyl derivatized aqueous compounds were analyzed by gas chromatography mass spectrometry to evaluate non-polar or polar metabolite analysis. The comparative breadth and amount of recovered metabolites was evaluated using multivariate projection methods. This approach identified an optimal protocol consisting of 64 identified polar metabolites from 105 ion hits and 12 fatty acids recovered, and will potentially attenuate the error and variation associated with combining metabolite profiles from different samples for untargeted analysis with both polar and non-polar analytes. It also confirmed the value of using multivariate projection methods to compare established extraction protocols.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».