Evaluation of sample preparation methods for nuclear magnetic resonance metabolic profiling studies with<i>Eisenia fetida</i>
Notice bibliographique
Résumé
The earthworm Eisenia fetida is frequently used in ecotoxicological studies; however, it has not yet been investigated using proton nuclear magnetic resonance ((1)H NMR) metabolic profiling methods. The present study investigates the impact of depuration time, sample homogenization, and different extraction solvents on the quality and reproducibility of the (1)H NMR spectra of E. fetida with the goal of determining whether this species is suitable for future metabonomic studies. A depuration time of 96 h, followed by intact lyophilization before homogenization and extraction into a deuterium oxide (D(2)O)-based phosphate buffer, was found to produce extracts with excellent (1)H NMR reproducibility. The D(2)O buffer extracted the largest quantity of the widest variety of earthworm metabolites, which is consistent with the results from other studies using different earthworm species. Nuclear magnetic resonance assignments of the major metabolites in the D(2)O-based buffer also were performed and found to be similar to those for other earthworm species, such as Eisenia veneta, but also to have characteristic attributes in E. fetida. The major metabolites identified include amino acids (alanine, arginine, glutamic acid, glutamine, glycine, leucine, lysine, phenylalanine, serine, tyrosine, and valine), two sugars (glucose and maltose), the sugar alcohol mannitol, and the polyalcohol inositol. Two other earthworm species (Lumbricus rubellus and Lumbricus terrestris) also were examined using protocols developed for E. fetida, and of the three species, the (1)H NMR spectra of E. fetida had the least variation, indicating this species is well-suited for future metabolomic-based ecotoxicity studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».