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Enregistrement W2946131413 · doi:10.1007/s13361-019-02242-2

The Establishment of Tandem Mass Spectrometric Fingerprints of Phytosterols and Tocopherols and the Development of Targeted Profiling Strategies in Vegetable Oils

2019· article· en· W2946131413 sur OpenAlexafffund
Kang Jiang, George Gachumi, Asmita Poudel, Bryn Shurmer, Zafer Dallal Bashi, Anas El‐Aneed

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensGovernment of CanadaCanadian Food Inspection AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaBeijing Institute of TechnologyMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésChemistryStigmasterolTandem mass spectrometryCampesterolPhytosterolChromatographyMetabolomicsFragmentation (computing)Mass spectrometryBiochemistrySterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phytosterols and tocopherols are essential for plant biochemistry, and they possess beneficial health effects for humans. Evaluating the tandem mass spectrometric (MS/MS) behavior of phytosterols and tocopherols is needed for the development of a qualitative and quantitative method for these biologically active plant metabolites. Herein, the MS/MS dissociation behavior of phytosterols and tocopherols is elucidated to establish generalized MS/MS fingerprints. MS/MS and multistage (MS 3 ) analysis revealed common fragmentation behavior among the four tested phytosterols, namely β-sitosterol, stigmasterol, campesterol, and brassicasterol. Similar analysis was conducted for the tocopherols (i.e., alpha (α), beta (β), gamma (γ), and delta (δ)). As such, a universal MS/MS fragmentation pathway for each group was successfully established for the first time. Based on the generalized MS/MS fragmentation behavior of phytosterols, diagnostic product ions were chosen for the development of profiling methods for over 20 naturally occurring phytosterols. A precursor ion scan-triggered-enhanced product ion scan (PIS-EPI) method was established. Due to enhanced chromatographic peaks, multiple ion monitoring-triggered-enhanced product ion scan (MIM-EPI) was employed for confirmation. The screening approach was applied successfully to identify blinded samples obtained from standard mixtures as well as sesame and olive oils. The oil samples contain other phytosterols, and their successful identification indicates that, the generalized MS/MS fragmentation behavior is applicable to various structures of phytosterols. A similar approach was attempted for tocopherols and was only hindered by the low concentration of these bioactive metabolites present in the oil samples.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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