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Enregistrement W2418497022 · doi:10.1021/acs.analchem.5b03684

Capturing Plant Metabolome with Direct-Immersion in Vivo Solid Phase Microextraction of Plant Tissues

2015· article· en· W2418497022 sur OpenAlexafffund
Sanja Risticevic, Érica A. Souza-Silva, Jennifer R. DeEll, Jack Cochran, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLeco
Mots-clésSolid-phase microextractionChemistryChromatographyMetabolomeRepeatabilityMetabolomicsSample preparationMass spectrometryAnalyteMalusIn vivoGas chromatography–mass spectrometryBotanyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the first time, an in vivo sampling mode of direct immersion-solid phase microextraction (DI-SPME) was employed to capture the metabolome of living plant specimens, using apple (Malus × domestica Borkh.) as a model system. Metabolites were extracted from apple tissues and introduced by thermal desorption into a comprehensive two-dimensional gas chromatography-time-of-flight mass spectrometry instrument. The feasibility of this sampling approach, based on exploitation of microextraction principles, including negligible depletion of free analyte concentrations, solventless sampling and sample preparation, and on-site compatibility, was determined in global metabolite analysis. Rather than adopting an approach of traditional sample preparation, requiring metabolism quenching and laborious sample preparation, the objective of the study was to capture the metabolome in vivo, evaluate the feasibility of the approach to provide unbiased extraction coverage, and compare analytical precision when different SPME sampling modes are employed. The potential of in vivo DI-SPME in quantitative plant metabolomics was assessed by evaluating changes in metabolic fingerprints in response to fruit maturation. The in vivo SPME sampling approach has been demonstrated as capable of sampling living systems with high reproducibility, considering that nearly 50% of hundreds of evaluated compounds included in the determination of analytical performance met the 15% RSD FDA criterion. Esters were extracted with high repeatability (% RSD for hexyl butanoate and butyl butanoate of 16.5 and 5.9, respectively, from 9 determinations in 3 apples) and found to be upregulated in response to apple fruit maturation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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