Lipidomic Profiling of Mastoid Bone and Tissue from Patients with Chronic Otomastoiditis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic otomastoiditis causes pain, otorrhea, and hearing loss resulting from the growth of tissue within the normally hollow mastoid cavity. Objectives In this report, we used a lipidomics approach to profile major mastoid bone and tissue lipids from patients with and without otomastoiditis. Methods The bone dust created during mastoidectomy, as well as the mastoid tissue, was analyzed from seven patients. Bone dust was also collected and analyzed in an additional four otologic cases (parotidectomy requiring mastoidectomy). Samples were subjected to a modified Bligh/Dyer lipid extraction, then high-performance thin-layer chromatography (HPTLC), combined gas chromatography/electron impact-mass spectrometry (GC/EI-MS), and flow-injection/electrospray ionization-tandem mass spectrometry (FI/ESI-MSMS). Data were analyzed for identification and profiling of major lipid components. Results HPTLC revealed the presence of various lipid classes, including phosphatidylcholines, cholesterol, and triacylglycerols. GC/EI-MS analysis revealed the presence of cholesterol and several fatty acids. FI/ESI-MSMS analysis revealed a host of phosphatidylcholines, phosphatidylethanolamines, and cholesteryl esters. Conclusion We used a lipidomics approach to develop an efficient (both in time and tissue amount) methodology for analysis of these tissues, identify the most abundant and common lipid species, and create a base of knowledge from which more focused endeavors in biomarker discovery can emerge. In an effort toward improved patient categorization and individualized intervention, the ultimate goal of this work is to correlate these lipid molecules to disease state and progression. This is the first reported study of its kind on these tissues.
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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 ».