Improving negative liquid chromatography/electrospray ionization mass spectrometry lipidomic analysis of human plasma using acetic acid as a mobile‐phase additive
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Mobile-phase additives in liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) are used to improve peak shape, analyte ionization efficiency and method coverage. Both basic and acidic mobile phases have been used successfully for negative electrospray ionization (ESI), but very few systematic investigations exist to date to justify the choice of mobile phase. Acetic acid was previously shown to improve ionization in untargeted metabolomics of urine, but has not been investigated in lipidomics. The goal of this study was to systematically compare the performance of acetic acid to that of other commonly employed additives in negative LC/ESI-MS lipidomics. METHODS: The performance of acetic acid was compared to that of commonly used mobile-phase additives in lipidomics, namely ammonium acetate, ammonium acetate with acetic acid and ammonium hydroxide, using lipid standard solutions containing representatives of major mammalian lipid subclasses and isopropanol-precipitated human plasma. This design allowed comparison of the influence of additive and additive concentration on lipid signal intensity, lipid peak shape and lipid coverage in both simple and complex biological matrices using both Orbitrap and quadrupole time-of-flight MS platforms with different ESI source designs. RESULTS: Ammonium hydroxide caused 2- to 1000-fold signal suppression of all lipid classes in comparison to acetic acid. In comparison to ammonium acetate, acetic acid increased lipid signal intensity from 2- to 19-fold for 11 lipid subclasses, and decreased ionization efficiency only for ceramide and phosphatidylcholine lipid classes which can be effectively ionized in positive ESI mode. The improved ionization efficiency using acetic acid also increased lipid coverage by 21-50% versus ammonium acetate additive. CONCLUSIONS: Acetic acid at a concentration of 0.02% (v/v) is the suggested choice as a mobile-phase additive for lipidomics and targeted lipid profiling with negative LC/ESI-MS based on signal enhancement and improved lipid coverage compared to ammonium acetate, ammonium acetate with acetic acid and ammonium hydroxide mobile phases.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».