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Enregistrement W2553402319 · doi:10.3389/fmars.2016.00246

Evaluation of Immobilized Metal-Ion Affinity Chromatography and Electrospray Ionization Tandem Mass Spectrometry for Recovery and Identification of Copper(II)-Binding Ligands in Seawater Using the Model Ligand 8-Hydroxyquinoline

2016· article· en· W2553402319 sur OpenAlexafffund
Richard L. Nixon, Andrew R. S. Ross

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésChemistrySeawaterElectrospray ionizationLigand (biochemistry)Mass spectrometryElutionChromatographyCopperArtificial seawaterMetalTandem mass spectrometryMetal ions in aqueous solutionElectrosprayChelationInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complexation by organic ligands dominates the speciation of iron (Fe), copper (Cu), and other bioactive trace metals in seawater, controlling their bioavailability and distribution in the marine environment. Several classes of high-affinity Fe-binding ligands (siderophores) have been identified in seawater but the chemical structures of marine Cu-complexing ligands remain unknown. Immobilized metal-ion affinity chromatography (IMAC) allows Cu ligands to be isolated from bulk dissolved organic matter (DOM) in seawater and separated into fractions which can be characterized independently using electrochemical and spectroscopic techniques. Attempts have been made to combine IMAC with electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) to characterize marine Cu ligands, but results have proven inconclusive due to the lack of tandem mass spectrometry (MS/MS) data to confirm ligand recovery. We used 8-hydroxyquinoline (8-HQ), a well-characterized model ligand that forms strong 1:2 metal:ligand complexes with Cu2+ at pH 8 (log β2 = 18.3), to evaluate Cu(II)-IMAC and ESI-MS/MS for recovery and identification of copper(II)-complexing ligands in seawater. One-litre samples of 0.45µm-filtered surface seawater were spiked with 8-HQ at low concentrations (up to 100 nM) and fractionated by IMAC. Fractions eluted with acidified artificial seawater were desalted and re-suspended in methanol via solid-phase extraction (SPE) to obtain extracts suitable for ESI-MS analysis. Recovery of 8-HQ by Cu(II)-IMAC was confirmed unambiguously by MS/MS and found to average 81% based upon accurate quantitation via multiple reaction monitoring (MRM). Cu(II)-IMAC fractionation of unspiked seawater using multiple UV detection wavelengths suggests an optimal fraction size of 2 mL for isolating and analyzing Cu ligands with similar properties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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