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Enregistrement W2361126191 · doi:10.1002/rcm.7556

A rapid method to assess a broad inventory of organic species in marine sediments using ultra‐high resolution mass spectrometry

2016· article· en· W2361126191 sur OpenAlexaff
Jagoš R. Radović, Renzo C. Silva, Ryan W. Snowdon, Melisa Brown, Steve Larter, Thomas B. P. Oldenburg

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFourier transform ion cyclotron resonanceMass spectrometryBiogeochemical cycleSample preparationOrbitrapTetrapyrroleAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: A broad range of organic species in marine sediments is routinely used as biogeochemical proxies of Earth history. These species are typically analyzed using different analytical methods, targeting very specific components and often including time-intensive sample preparation. There is, therefore, a need for a more comprehensive, rapid and high-throughput approach to simultaneously analyze a broad range of known sedimentary polar species and also have a surveillance capability able to identify candidate new species classes. METHODS: Whole solvent extracts from recently deposited Gulf of Mexico marine sediments were obtained after a simple, one-step extraction. They were analyzed by Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), using atmospheric pressure photoionization in positive ion mode (APPI-P), over a broad mass range (m/z 150-1500). RESULTS: From 3000 to over 5000 peaks per sample were assigned molecular formulae, and the majority of assignments (90%) showed an absolute error lower than 200 ppb. The detected species belong to the NO1-7 , N4 O2-8 , O1-9 , HC, N and OS compound classes, including known biomarker species such as pigments (e.g. tetrapyrrole macrocycles and carotenoids) and lipids (e.g. glycerol dialkyl glycerol tetraethers, GDGTs), but also compounds of still unknown detailed molecular structure, but with clear potential geochemical relevance. CONCLUSIONS: The reported method enables rapid (12 min FTICR-MS analysis time) and simultaneous detection of a broad range of multi-heteroatom, polar organic species in whole sediment extracts. This allows for higher sample throughput, a more comprehensive investigation of sedimentary geochemistry, and potentially the discovery of new components and derivation of novel, multi-species proxies. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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