Application of Time-of-Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry for the Detection of Enzyme Activity on Solid Wood Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Time-of-flight-secondary ion mass spectrometry (TOF-SIMS) is a surface analysis technique that is herein demonstrated to be a viable tool for the detection of enzyme activity on solid substrates. Proof-of-principle experiments are presented that utilize commercial cellulase and laccase enzymes, which are known to modify major polymeric components of wood (i.e., cellulose and lignin, respectively). Enzyme activity is assessed through principle component analysis (PCA) as well as through peak ratios intended to measure selective enzymatic wood degradation. Spectral reproducibility of the complex wood substrates is found to be within 5% relative standard deviation (RSD), allowing for relative quantification of changes in wood composition. Procedures are also presented to identify and avoid the influence of mass interferences from protein adsorption by the enzyme solutions. The activity of a cellulase cocktail is clearly evident through the TOF-SIMS spectra and is supported by high-pressure liquid chromatography (HPLC) measurements of sugar release and by complementary X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) measurements of the wood surfaces. Laccase activity, which is mediated through small organic molecules, can be detected in the TOF-SIMS spectra through a decrease in G and S lignin peaks. This work has positive implications for the development of qualitative, high-throughput screening assays for enzyme activity on industrially relevant, lignocellulosic substrates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».