Evaluation of dispersive solid-phase microextraction using hydrogel microparticles for global metabolomics by liquid chromatography – mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
An ideal sample-preparation method for LC-MS metabolomic analysis should be as non-selective as possible for metabolites but still capable to remove the interferences such as salts and proteins. Microextraction methods have not been widely used in this application despite their potential to reduce ionization suppression and/or increase metabolite coverage. The main goal of this M.Sc. project was to develop a new dispersive solid phase microextraction (D-SPME) sample preparation method and investigate whether this approach can improve the coverage of the metabolome from human plasma. Different types of poly-N-isopropylacrylamide hydrogel extraction phases functionalized with vinyl acetate (VAC), acrylic acid (AAC) or N-3-aminopropyl methacrylamide hydrochloride (APMAH) were tested. Sample analysis was performed using three complementary liquid chromatography–high resolution mass spectrometry methods for high, intermediate and low polarity sub-metabolomes respectively. The extraction conditions were optimized in terms of desorption solvent, influence of pH, centrifugation time, extraction time, sorbent to sample ratio, increasing portion of functional monomer and evaluation of reproducibility. Finally, the performance of the optimized D-SPME method was compared against protein precipitation using methanol, which is currently the gold standard method for global metabolomics of human plasma, and commercial core-shell nanoparticles (CERES Nanotrap) functionalized with acrylic acid or Cibacron blue cores. The main criteria used for the comparison were ionization suppression, metabolite coverage and precision. Hydrogel microparticles performed as well as nanotraps in terms of extraction and performed better than nanotraps and methanol precipitation in terms of ion suppression. Hydrogel D-SPME had lower total coverage than methanol precipitation, as expected for a microextraction method, but successfully revealed more than 568 low abundance metabolites in positive ESI mode and 48 metabolites in negative mode that could not be observed using the methanol method. Therefore, hydrogel D-SPME appears to be a promising new method for global metabolomics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».