Rapid Screening of Glycerol Ether Lipid Biomarkers in Recent Marine Sediment Using Atmospheric Pressure Photoionization in Positive Mode Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Many of the molecular proxies commonly used for paleoenvironmental reconstruction are focused on a limited set of glycerol ether lipids, mainly due to the lack of more comprehensive analytical methods and instrumentation able to deal with a more diverse range of species. In this study, we describe an FTICR-MS-based method for rapid, nontargeted screening of ether lipid biomarkers in recent marine sediments. This method involves simplified sample preparation and enables rapid identification of known and novel ether lipid species. Using this method, we were able to identify complete series of core glycerol dialkyl glycerol tetraethers (GDGTs with 0 to 8 alicyclic rings), including the complete resolution of GDGT-4 and the unexpected detection of GDGTs with more than 5 rings, in sediments from mesophilic marine environments (sea surface temperature, SST, of 24-25 °C). Additionally, mono- and dihydroxy-GDGT analogs (including novel species with >2 rings), as well as glycerol dialkanol diethers, GDDs (including novel species with >5 rings) were detected. Finally, we putatively identified other, previously unreported groups of glycerol ether lipid species. Adequacy of the APPI-P FTICR-MS data for the determination of commonly used GDGT-based proxy indices was demonstrated. The results of this study show great potential for the use of FTICR-MS as both a rapid method for determining existing proxy indices and, perhaps more importantly, as a tool for the early detection of possible new biomarkers and proxies that may establish novel geochemical relationships between archaeal ether lipids and key environmental-, energy-, and climate-related system variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».