Sodium-Doped Gold-Assisted Laser Desorption Ionization for Enhanced Imaging Mass Spectrometry of Triacylglycerols from Thin Tissue Sections
Notice bibliographique
Résumé
The deposition of sodium salts followed by a sputtered layer of gold has been demonstrated to be a power combination for the analysis of triacylglycerols (TAGs) from tissue sections by laser desorption ionization (LDI) imaging mass spectrometry (IMS). Various sodium salts were tested for their capability to ionize TAGs and their ability to produce fast drying, small crystals (≤3 μm). The spray deposition of a sodium acetate and carbonate buffer mixture at pH 10.3 on which a 28 ± 3 nm sputtered layer of gold (Au-CBS) is subsequently deposited was found to provide the most effective combination for TAG analysis by high imaging resolution IMS. Under these conditions, a 30-fold increase in TAG signal intensity was observed when compared to matrix-assisted LDI (MALDI) methods using 2,5-dihydrobenzoic acid as matrix. Furthermore, Au-CBS led to an increase in the number of detected TAG species from ∼7 with DHB to more than 25 with the novel method, while few phospholipid signals were observed. These results were derived from the IMS investigation of fresh frozen mouse liver and rabbit adrenal gland tissue sections with a range of higher spatial resolutions between 35 and 10 μm. Au-CBS-LDI MS presents a highly sensitive and specific alternative to MALDI MS for imaging of TAGs from tissue sections. This novel approach has the potential to provide new biological insights on the role of TAGs in both health and disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».