HABA-based ionic liquid matrices for UV-MALDI-MS analysis of heparin and heparan sulfate oligosaccharides
Notice bibliographique
Résumé
Polysulfated carbohydrates such as heparin (HP) and heparan sulfate (HS) are not easily amenable to usual ultraviolet matrix-assisted laser desorption/ionization-mass spectrometry (UV-MALDI)-MS analysis due to the thermal lability of their O- and N-SO(3) moieties, and their poor ionization efficiency with common crystalline matrices. Recently, ionic liquid matrices showed considerable advantages over conventional matrices for MALDI-MS of acidic compounds. Two new ionic liquid matrices (ILMs) based on the combination of 2-(4-hydroxyphenylazo)benzoic acid (HABA) with 1,1,3,3-tetramethylguanidine and spermine were evaluated in the study herein. Both ILMs were successfully applied to the analysis of synthetic heparin oligosaccharides of well-characterized structures as well as to heparan sulfate-derived oligosaccharides from enzymatic depolymerization. HABA-based ILMs showed improved signal-to-noise ratio as well as a decrease of fragmentation/desulfation processes and cation exchange. Sulfated oligosaccharides were detected with higher sensitivity than usual crystalline matrices, and their intact fully O- and N-sulfated species [M-Na](-) were easily observed on mass spectra. MALDI-MS characterization of challenging analytes such as heparin octasaccharide carrying 8-O and 4 N-sulfo groups, and heparin octadecasulfated dodecasaccharide was successfully achieved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».