MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3019748722 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.09590

MS/MS <sup>ALL</sup> with SelexION®: A High‐throughput Lipidomic Solution for Untargeted Profiling

2020· article· en· W3019748722 sur OpenAlexaff
Mackenzie Pearson, Santosh Kapil, Paul C. Norris, Baljit K. Ubhi, Darren S. Dumlao

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensSciex (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipidomeIsobaric processChemistryLipidomicsProfiling (computer programming)ChromatographyChromatographic separationMass spectrometryTandem mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)PhysicsComputer scienceHigh-performance liquid chromatographyBiochemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global lipid profiling is a growing area of interest and is a primary means to measure the changes in lipid molecular species as a function of human disease or drug treatment. One of the most challenging aspects of lipid analysis by mass spectrometry is isobaric overlap, or molecules having the same or nearly the same mass. With direct infusion, or ‘Shotgun’ approaches, the user is able to rapidly profile biological samples. On the Sciex 6600+ TripleTOF®, the MSMS ALL method on this system generates data by collecting product ions of all precursor masses. Using this approach, thousands of lipids can be represented in a profile snapshot and allows for retrospective analysis of acquired data. However the issue of isobaric overlap is not addressed. Isobaric overlap is a complex problem in lipidomic workflows and can make positive identification or quantification of a lipid species very difficult. The issue of isobaric overlap is often approached with liquid chromatography separation. However, lengthy sample preparation, method development, and lengthy chromatographic run times for adequate separation can narrow the scope of the lipidome and diminish throughput. Differential ion mobility separation (DMS) is a relatively new ion mobility technology that uses a molecule’s dipole moment to isolate it rather than shape and size. The SelexION® device is installed at atmosphere, so the addition of chemical modifiers can be applied to the system to assist in additional separation. In this study, 1‐propanol is used as the chemical modifier to separate the six phospholipid subclasses while cardiolipin’s ‐2H charge state is used to separate this class without the assistance of chemical modifier. Unique compensation voltages are then found with standards and assigned to each lipid class to ensure lipid class isolation. In negative ion mode, all seven classes can be acquired in just under twelve minutes of total run time. This allows for untargeted, high‐throughput acquisition of the lipidome while simultaneously acquiring MS/MS spectra for lipid species identification. LipidView software is used to analyze the data collected from the SelexION® runs in a high throughput fashion. All samples from each class can be loaded and a lipid class can be assigned along with its corresponding COV. Since much of the isobaric overlap has been removed from the sample a positive identification and quantification can be made.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,021

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetMetabolomics and Mass Spectrometry Studies→Travaux en français237 207→