Understanding the Fate of Environmental Chemicals Inside Living Organisms: NMR-Based <sup>13</sup>C Isotopic Suppression Selects Only the Molecule of Interest within <sup>13</sup>C-Enriched Organisms
Notice bibliographique
Résumé
In vivo nuclear magnetic resonance (NMR) is rapidly evolving as a critical tool as it offers real-time metabolic information, which is crucial for delineating complex toxic response pathways in living systems. Organisms such as Daphnia magna (water fleas) and Hyalella azteca (freshwater shrimps) are commonly 13 C-enriched to increase the signal in NMR experiments. A key goal of in vivo NMR is to monitor how molecules (nutrients, contaminants, or drugs) are metabolized. Conventionally, these studies would normally involve using a 13 C-enriched probe molecule and feeding this to an organism at natural abundance, in turn allowing the fate of the probe molecule to be selectively analyzed. The drawback of such an approach is that there is a limited range of 13 C-enriched probe molecules, and if available, they are extremely cost prohibitive. Uniquely, when utilizing 13 C organisms, a reverse strategy of isotopic filtering becomes possible. The concept described here uses 1 H detection in combination with a 13 C filter on living organisms. The purpose is to suppress all 1 H signals from the organism (i.e., 1 H attached to 13 C), leaving only the probe molecule ( 1 H attached to 12 C). Because the probe molecule can be selectively observed using this approach, it then makes it possible to follow and discern processes such as bioconversion, bioaccumulation, and excretion in vivo. As the approach uses 1 H detection, it provides excellent detection limits in the nanogram range. In this article, the approach is introduced, optimized on standards, and then applied to follow nicotine biotransformation and lipid assimilation in vivo to demonstrate the concept.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».