Metabolic Profiling of Bile Acids in Human and Mouse Blood by LC–MS/MS in Combination with Phospholipid-Depletion Solid-Phase Extraction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».