Quantitative structural multiclass lipidomics using differential mobility: electron impact excitation of ions from organics (EIEIO) mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
We report a method for comprehensive structural characterization of lipids in animal tissues using a combination of differential ion mobility spectrometry (DMS) with electron-impact excitation of ions from organics (EIEIO) mass spectrometry. Singly charged lipid ions in protonated or sodiated forms were dissociated by an electron beam having a kinetic energy of 10 eV in a branched radio-frequency ion trap. We established a comprehensive set of diagnostics to characterize the structures of glycerophospholipids, sphingolipids, and acylglycerols, including glycosylated, plasmalogen, and ester forms. This EIEIO mass spectrometer was combined with DMS as a separation tool to analyze complex lipid extracts. Deuterated quantitative standards, which were added during extraction, allowed for the quantitative analysis of the lipid molecular species in various lipid classes. We applied this technique to the total lipids extracted from porcine brain, and we structurally characterized over 300 lipids (with the exception of cis / trans double-bond isomerism in the acyl chains). The structural dataset of the lipidomes, whose regioisomers were distinguished, exhibit a uniquely defined distribution of acyl chains within each lipid class; that is, sn -1 and sn -2 in the cases of glycerophospholipids or sn -2 and ( sn -1, sn -3) in the cases of triacylglycerols.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».