Ginseng Metabolism Study using Hybrid Quadrupole Linear Ion Trap (QqLIT)
Notice bibliographique
Résumé
Herbal medicines are gaining popularity all over the world. Ginseng is one of the most commonly used herbal remedies. Ginsenosides are the major active ingredients in ginseng and have shown pharmacological benefits to human health because they appear to affect multiple pathways. The work presented here demonstrates the ability of the hybrid Quadrupole linear ion trap (QqLIT) mass spectrometer; QTRAP 5500 ® and LightSight ® software for the rapid identification of metabolites using positive and negative ion detection. Adult male Zucker rats were dosed daily with Ontario-grown North American ginseng by oral gavage for 42 days to evaluate the effect on vascular and reproductive health. For the present study, plasma was obtained at the time of sacrifice. Ginsenosides can be ionized both in positive and negative polarities; however, some ginsenosides are better detected as positive ions. Also, when using positive ionization, the ginsenosides and their metabolites are mainly detected as the sodium adduct, which makes structural elucidation difficult. Therefore, the samples should be analyzed using both polarities. A LC-MS method with polarity switching allows for all the information about metabolites to be collected from a single injection. A total of 6 ginsenosides (Rg1, Re, Rb1, Rc, Rb2 and Rd) account for over 90% of the ginsenosides content in ginseng root which reduces the complexity of the analysis. Some of the mechanisms identified and characterized include oxidation, glucuronidation and loss of glucose moieties. The software allows for detection and structural elucidation using both the positive ion and negative ion data.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».