Tailoring <sup>1</sup>H Spin Dynamics in Small Molecules via Supercooled Water: A Promising Approach for Metabolite Identification and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic mixtures are often analyzed via NMR spectroscopy as it provides a metabolic profile without sample alteration in a noninvasive manner. These mixtures however tend to be very complex and demonstrate considerable spectral overlap resulting in assignments that are sometimes ambiguous given the range of current NMR methods available. De novo molecular identification in these mixtures is generally accomplished using chemical shift information and J-coupling based experiments to determine spin connectivity information, but these techniques fall short when a molecule of interest contains nonrelaying centers. A method is presented here that enhances intramolecular spatial interactions via supercooled water and uses the resulting spatial correlations to edit mixtures. This is accomplished by utilizing nuclear Overhauser effect spectroscopy (NOESY) at subzero temperatures in capillaries to enhance NOE and provide more complete spin systems. This technique is applied to a standard mixture of three known molecules in D(2)O with overlapping resonances and is further demonstrated to assign molecules in a worm tissue extract. The current method proves to be a powerful complement to existing methods such as total correlation spectroscopy (TOCSY) to expand the range of molecules that can be assigned in situ without physical separation of mixtures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».