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Enregistrement W2326819017 · doi:10.1021/ac503816u

Metabolic Profiling of Bile Acids in Human and Mouse Blood by LC–MS/MS in Combination with Phospholipid-Depletion Solid-Phase Extraction

2014· article· en· W2326819017 sur OpenAlex
Jun Han, Yang Liu, Renxue Wang, Juncong Yang, Victor Ling, Christoph H. Borchers

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesTerry Fox Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésChemistrySolid phase extractionPhospholipidChromatographyProfiling (computer programming)LipidomicsExtraction (chemistry)BiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To obtain a more comprehensive profile of bile acids (BAs) in blood, we developed an ultrahigh performance liquid chromatography/multiple-reaction monitoring-mass spectrometry (UPLC-MRM-MS) method for the separation and detection of 50 known BAs. This method utilizes phospholipid-depletion solid-phase extraction as a new high-efficiency sample preparation procedure for BA assay. UPLC/scheduled MRM-MS with negative ion electrospray ionization enabled targeted quantitation of 43 and 44 BAs, respectively, in serum samples from seven individuals with and without fasting, as well as in plasma samples from six cholestatic gene knockout mice and six age- and gender-matched wild-type (FVB/NJ) animals. Many minor BAs were identified and quantitated in the blood for the first time. Method validation indicated good quantitation precision with intraday and interday relative standard deviations of ≤9.3% and ≤10.8%, respectively. Using a pooled human serum sample and a pooled mouse plasma sample as the two representative test samples, the quantitation accuracy was measured to be 80% to 120% for most of the BAs, using two standard-substance spiking approaches. To profile other potential BAs not included in the 50 known targets from the knockout versus wild-type mouse plasma, class-specific precursor/fragment ion transitions were used to perform UPLC-MRM-MS for untargeted detection of the structural isomers of glycine- and taurine-conjugated BAs and unconjugated tetra-hydroxy BAs. As a result, as many as 36 such compounds were detected. In summary, this UPLC-MRM-MS method has enabled the quantitation of the largest number of BAs in the blood thus far, and the results presented have revealed an unexpectedly complex BA profile in mouse plasma.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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