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Enregistrement W2303032673 · doi:10.1194/jlr.m067199

In-depth sphingomyelin characterization using electron impact excitation of ions from organics and mass spectrometry

2016· article· en· W2303032673 sur OpenAlexaffabout
Takashi Baba, J. Larry Campbell, J. C. Yves Le Blanc, Paul R.S. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryIonChemistryElectron ionizationCharacterization (materials science)ExcitationSphingomyelinAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMaterials sciencePhysicsIonizationNanotechnologyOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron impact excitation of ions from organics (EIEIO), also referred to as electron-induced dissociation, was applied to singly charged SM molecular species in the gas phase. Using ESI and a quadrupole TOF mass spectrometer equipped with an electron-ion reaction device, we found that SMs fragmented sufficiently to identify their lipid class, acyl group structure, and the location of double bond(s). Using this technique, nearly 200 SM molecular species were found in four natural lipid extracts: bovine milk, porcine brain, chicken egg yolk, and bovine heart. In addition to the most common backbone, d18:1, sphingosines with a range of carbon chain lengths, sphingadienes, and some sphinganine backbones were also detected. Modifications in natural SMs were also identified, including addition of iodine/methanol across a carbon-carbon double bond. This unparalleled new approach to SM analysis using EIEIO-MS shows promise as a unique and powerful tool for structural characterization.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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