NMR-based metabolomics reveals compartmental metabolic heterogeneity in liver of Arctic char (<i>Salvelinus</i> <i>alpinus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics involves systematic study of low-molecular-mass metabolites in cells, tissues, or biofluids and is nowadays widely applied to characterize the physiological status of aquatic organisms under a set of conditions, such as disease and toxin exposure. Liver, an important metabolic center in the fish body, is often used for metabolomics analysis. Compared with the whole fish liver, the proportion of liver sample needed for metabolomics analysis is relatively small. The homogeneity of metabolites in liver is thus an important issue, especially for comparative studies and biomarker discovery. This study examined the homogeneity of the metabolic profile in liver of Arctic char (Salvelinus alpinus (L., 1758)) using a NMR-based metabolomics approach. For the analysis, whole liver samples were cut into four parts along the direction of gall bladder and at right angles to this, and metabolites in each part of the liver were extracted and analyzed by multivariate and univariate data analyses. Although the multivariate model was not significant due to variation within the data, the metabolic differences in polar portion of liver extract between the parts were seen, indicating non-homogeneity of Arctic char liver. Therefore, when sampling fish liver for further metabolomics studies, this heterogeneity should be taken into consideration.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».