Dansylation Metabolite Assay: A Simple and Rapid Method for Sample Amount Normalization in Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics involves the comparison of the metabolomes of individual samples from two or more groups to reveal the metabolic differences. In order to measure the metabolite concentration differences accurately, using the same amount of starting materials is essential. In this work, we describe a simple and rapid method for sample amount normalization. It is based on dansylation labeling of the amine and phenol submetabolome of an individual sample, followed by solvent extraction of the labeled metabolites and ultraviolet (UV) absorbance measurement using a microplate reader. A calibration curve of a mixture of 17 dansyl-labeled amino acid standards is used to determine the total concentration of the labeled metabolites in a sample. According to the measured concentrations of individual samples, the volume of an aliquot taken from each sample is adjusted so that the same sample amount is taken for subsequent metabolome comparison. As an example of applications, this dansylation metabolite assay method is shown to be useful in comparative metabolome analysis of two different E. coli strains using a differential chemical isotope labeling LC-MS platform. Because of the low cost of equipment and reagents and the simple procedure used in the assay, this method can be readily implemented. We envisage that, this assay, which is analogous to the bicinchoninic acid (BCA) protein assay widely used in proteomics, will be applicable to many types of samples for quantitative metabolomics.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».