Trimethylation Enhancement Using <sup>13</sup>C-Diazomethane (<sup>13</sup>C-TrEnDi): Increased Sensitivity and Selectivity of Phosphatidylethanolamine, Phosphatidylcholine, and Phosphatidylserine Lipids Derived from Complex Biological Samples
Notice bibliographique
Résumé
Significant sensitivity enhancements in the tandem mass spectrometry-based analysis of complex mixtures of several phospholipid classes has been achieved via (13)C-TrEnDi. (13)C-TrEnDi-modified phosphatidylethanolamine (PE), phosphatidylserine (PS), and phosphatidylcholine (PC) lipids extracted from HeLa cells demonstrated greater sensitivity via precursor ion scans (PISs) than their unmodified counterparts. Sphingomyelin (SM) species exhibited neither an increased nor decreased sensitivity following modification. The use of isotopically labeled diazomethane enabled the distinction of modified PE and modified PC species that would yield isobaric species with unlabeled diazomethane. (13)C-TrEnDi created a PE-exclusive PIS of m/z 202.1, two PS-exclusive PISs of m/z 148.1 and m/z 261.1, and a PIS of m/z 199.1 for PC species (observed at odd m/z values) and SM species (observed at even m/z values). The standardized average area increase after TrEnDi modification was 10.72-fold for PE species, 2.36-fold for PC, and 1.05-fold for SM species. The sensitivity increase of PS species was not quantifiable, as there were no unmodified PS species identified prior to derivatization. (13)C-TrEnDi allowed for the identification of 4 PE and 7 PS species as well as the identification and quantitation of an additional 4 PE and 4 PS species that were below the limit of detection (LoD) prior to modification. (13)C-TrEnDi also pushed 24 PE and 6 PC lipids over the limit of quantitation (LoQ) that prior to modification were above the LoD only.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».