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Enregistrement W2164960065 · doi:10.1194/jlr.m900198-jlr200

Identification of endogenous acyl amino acids based on a targeted lipidomics approach

2009· article· en· W2164960065 sur OpenAlexaboutno aff
Bo Tan, David K. O’Dell, Yun William Yu, M. Francesca Monn, Velocity Hughes, Sumner Burstein, James M. Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthEli Lilly and Company
Mots-clésAmino acidSerineGlycineBiochemistryLipidomicsChemistryEndogenyBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a partially purified bovine brain extract, our lab identified three novel endogenous acyl amino acids in mammalian tissues. The presence of numerous amino acids in the body and their ability to form amides with several saturated and unsaturated fatty acids indicated the potential existence of a large number of heretofore unidentified acyl amino acids. Reports of several additional acyl amino acids that activate G-protein coupled receptors (e.g., N-arachidonoyl glycine, N-arachidonoyl serine) and transient receptor potential channels (e.g., N-arachidonoyl dopamine, N-acyl taurines) suggested that some or many novel acyl amino acids could serve as signaling molecules. Here, we used a targeted lipidomics approach including specific enrichment steps, nano-LC/MS/MS, high-throughput screening of the datasets with a potent search algorithm based on fragment ion analysis, and quantification using the multiple reaction monitoring mode in Analyst software to measure the biological levels of acyl amino acids in rat brain. We successfully identified 50 novel endogenous acyl amino acids present at 0.2 to 69 pmol g(-1) wet rat brain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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