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Enregistrement W2314932961 · doi:10.1021/ac403000n

5-Diethylamino-naphthalene-1-sulfonyl Chloride (DensCl): A Novel Triplex Isotope Labeling Reagent for Quantitative Metabolome Analysis by Liquid Chromatography Mass Spectrometry

2013· article· en· W2314932961 sur OpenAlexaff
Ruokun Zhou, Kevin Guo, Liang Li

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryReagentDerivatizationChromatographyMass spectrometryMetabolomeDansyl chlorideLiquid chromatography–mass spectrometryMetaboliteMetabolomicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a new set of isotope reagents, (12)C4-, (12)C2(13)C2-, and (13)C4-5-diethylamino-naphthalene-1-sulfonyl chloride (DensCl), in combination with liquid chromatography Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (LC-FTICR-MS), for improved analysis of the amine- and phenol-containing submetabolome. The synthesis of the reagents is reported, and an optimized derivatization protocol for labeling amines and phenols is described. To demonstrate the utility of the triplex reagents for metabolome profiling of biological samples, urine samples collected daily from a healthy volunteer over a period of 14 days were analyzed. The overall workflow is straightforward, including differential isotope labeling of individual samples and a pooled sample that serves a global internal standard, mixing of the isotope differentially labeled samples and LC-MS analysis for relative metabolome quantification. Comparing to the dansyl chloride (DnsCl) duplex isotope reagents, the new triplex DensCl reagents offer the advantages of improved metabolite detectability due to enhanced sensitivity (i.e., about 1000 peak pairs detected by DensCl labeling vs about 600 peak pairs detected by DnsCl labeling) and analysis speed (i.e., simultaneous analysis of two comparative samples by DensCl vs only one comparative sample analyzed by DnsCl).

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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