MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921835779 · doi:10.1021/acs.analchem.8b05884

Ultrahigh-Performance Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry with Electrospray Ionization Quantification of Tryptophan Metabolites and Markers of Gut Health in Serum and Plasma—Application to Clinical and Epidemiology Cohorts

2019· article· en· W2921835779 sur OpenAlexfundno aff
Luke Whiley, Leanne C. Nye, Isobelle Grant, Nick Andreas, Katie E. Chappell, Magali Sarafian, Ravi Misra, Robert S. Plumb, Matthew R. Lewis, Jeremy K. Nicholson, Elaine Holmes, Jonathan R. Swann, Ian D. Wilson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthAlzheimer SocietyNational Institute for Health and Care ResearchUK Dementia Research InstituteMedical Research Council
Mots-clésChromatographyChemistryAnalyteTandem mass spectrometrySelected reaction monitoringElectrospray ionizationKynurenineSolid phase extractionProtein precipitationMass spectrometryLiquid chromatography–mass spectrometryElectrosprayTryptophanBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A targeted ultrahigh-performance liquid chromatography tandem mass spectrometry with electrospray ionization (UHPLC-ESI-MS/MS) method has been developed for the quantification of tryptophan and its downstream metabolites from the kynurenine and serotonin pathways. The assay coverage also includes markers of gut health and inflammation, including citrulline and neopterin. The method was designed in 96-well plate format for application in multiday, multiplate clinical and epidemiology population studies. A chromatographic cycle time of 7 min enables the analysis of two 96-well plates in 24 h. To protect chromatographic column lifespan, samples underwent a two-step extraction, using solvent protein precipitation followed by delipidation via solid-phase extraction (SPE). Analytical validation reported accuracy of each analyte <20% for the lowest limit of quantification and <15% for all other quality control (QC) levels. The analytical precision for each analyte was 2.1-12.9%. To test the applicability of the method to multiplate and multiday preparations, a serum pool underwent periodic repeat analysis during a run consisting of 18 plates. The % CV (coefficient of variation) values obtained for each analyte were <15%. Additional biological testing applied the assay to samples collected from healthy control participants and two groups diagnosed with inflammatory bowel disease (IBD) (one group treated with the anti-inflammatory 5-aminosalicylic acid (5-ASA) and one group untreated), with results showing significant differences in the concentrations of picolinic acid, kynurenine, and xanthurenic acid. The short analysis time and 96-well plate format of the assay makes it suitable for high-throughput targeted UHPLC-ESI-MS/MS metabolomic analysis in large-scale clinical and epidemiological population studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations97
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetTryptophan and brain disordersTravaux en français237 207