A Data-Independent Methodology for the Structural Characterization of Microcystins and Anabaenopeptins Leading to the Identification of Four New Congeners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Toxin-producing cyanobacteria are responsible for the presence of hundreds of bioactive compounds in aquatic environments undergoing increasing eutrophication. The identification of cyanotoxins is still emerging, due to the great diversity of potential congeners, yet high-resolution mass spectrometry (HRMS) has the potential to deepen this knowledge in aquatic environments. In this study, high-throughput and sensitive on-line solid-phase extraction ultra-high performance liquid chromatography (SPE-UHPLC) coupled to HRMS was applied to a data-independent acquisition (DIA) workflow for the suspect screening of cyanopeptides, including microcystin and anabaenopeptin toxin classes. The unambiguous characterization of 11 uncommon cyanopeptides was possible using a characterization workflow through extensive analysis of fragmentation patterns. This method also allowed the characterization of four unknown cyanotoxins ([Leu1, Ser7] MC-HtyR, [Asp3]MC-RHar, AP731, and AP803). The quantification of 17 common cyanotoxins along with the semi-quantification of the characterized uncommon cyanopeptides resulted with the identification of 23 different cyanotoxins in 12 lakes in Canada, United Kingdom and France. The concentrations of the compounds varied between 39 and 41,000 ng L−1. To our knowledge, this is the first DIA method applied for the suspect screening of two families of cyanopeptides simultaneously. Moreover, this study shows the great diversity of cyanotoxins in lake water cyanobacterial blooms, a growing concern in aquatic systems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle