Lyso‐form fragment ions facilitate the determination of stereospecificity of diacyl glycerophospholipids
Notice bibliographique
Résumé
In this work we report the development of a novel methodology for the determination of stereospecificity of diacyl glycerophospholipids, including glycerophosphatidic acids (PA), glycerophosphoserines (PS), glycerophosphoglycerols (PG), glycerophosphoinositols (PI), and glycerophosphoethanolamines (PE), which can be conventionally ionized in negative ion mode. This methodology uses MS(2) recorded on a hybrid quadrupole time-of-flight mass spectrometer to determine the stereospecificity of diacyl glycerophospholipids based on the lyso-form fragment ions, attributed to the neutral loss of fatty acyl moieties. The fragmentation patterns of a variety of diacyl glycerophospholipid standards were first fully examined over a wide range of collision energy. We observed that lyso-form fragment ions corresponding to the neutral loss of fatty acyl moieties attached to the sn2 position as free fatty acids ([M-Sn2](-) ) and as ketenes ([M-(Sn2-H(2) O)](-) ) exhibited consistently higher intensity than their counterpart ions due to the neutral loss of fatty acyl moieties attached to the sn1 position ([M-Sn1](-) and [M-(Sn1-H(2) O)](-) ). Therefore, we concluded that an empirical fragmentation rule can be used to precisely determine the stereospecificity of diacyl glycerophospholipids, primarily on the basis of relative abundance of the lyso-form fragment ions. We then examined the product ion spectra of diacyl glycerophospholipids recorded from lipid extracts of rat hepatoma cells, where the stereospecific information of these lipids was conclusively determined. Combining the novel methodology reported in this work with the currently widely practiced mass spectrometric techniques such as multiple precursor ion scans (MPIS), fatty acyl scans (FAS), and multidimensional mass spectrometry based shotgun lipidomics (MDMS-SL), should enable a reliable and convenient platform for comprehensive glycerophospholipid profiling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».