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Enregistrement W2982517925 · doi:10.1021/acs.analchem.9b03728

Quantification of Cytokinins Using High-Resolution Accurate-Mass Orbitrap Mass Spectrometry and Parallel Reaction Monitoring (PRM)

2019· article· en· W2982517925 sur OpenAlexafffund
Anna Kisiała, Shrikaar Kambhampati, Naomi L. Stock, Megan M. Aoki, R. J. Neil Emery

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryOrbitrapMass spectrometryTriple quadrupole mass spectrometerSelected reaction monitoringMass spectrumBiological systemChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Tandem mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytokinins (CKs) are adenine derivatives that act as phytohormones. These signaling molecules control plant cell division and differentiation, organ growth, and senescence, and they orchestrate plant interactions with biotic and abiotic environments. While CKs are predominately recognized as plant-based substances, CKs have been found across different domains of life, including microorganisms, insects, mammals, and humans. In plants, CKs act at trace, often low femtomolar concentrations; therefore, sensitive and precise analytical techniques are required to accurately detect and quantify them from complex biological matrices. Here, we report the first comprehensive CK quantification method using a QExactive Orbitrap mass spectrometer in high-resolution with a parallel reaction monitoring (PRM)-based approach. The current method progresses upon multiple reaction monitoring (MRM) methods, previously used for CK profiling on triple quadrupole mass spectrometers. This method offers improved mass accuracy and the complete product ion mass spectra (MS/MS) for compound determination with increased specificity, and sensitivity comparable with triple quadrupole instruments. The presented PRM approach was successfully applied to quantify 32 CKs in several biological 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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