Direct Analysis in Real Time Mass Spectrometry for Characterization of Large Saccharides
Notice bibliographique
Résumé
Polysaccharide characterization posts the most difficult challenge to available analytical technologies compared to other types of biomolecules. Plant polysaccharides are reported to have numerous medicinal values, but their effect can be different based on the types of plants, and even regions of productions and conditions of cultivation. However, the molecular basis of the differences of these polysaccharides is largely unknown. In this study, direct analysis in real time mass spectrometry (DART-MS) was used to generate polysaccharide fingerprints. Large saccharides can break down into characteristic small fragments in the DART source via pyrolysis, and the products are then detected by high resolution MS. Temperature was shown to be a crucial parameter for the decomposition of large polysaccharide. The general behavior of carbohydrates in DART-MS was also studied through the investigation of a number of mono- and oligosaccharide standards. The chemical formula and putative ionic forms of the fragments were proposed based on accurate mass with less than 10 ppm mass errors. Multivariate data analysis shows the clear differentiation of different plant species. Intensities of marker ions compared among samples also showed obvious differences. The combination of DART-MS analysis and mechanochemical extraction method used in this work demonstrates a simple, fast, and high throughput analytical protocol for the efficient evaluation of molecular features in plant polysaccharides.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».