Proton Transfer Reactions for the Gas-Phase Separation, Concentration, and Identification of Cardiolipins
Notice bibliographique
Résumé
Cardiolipin (CL) analysis demands high specificity, due to the extensive diversity of CL structures, and high sensitivity, due to their low relative abundance within the lipidome. While electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) is the most widely used technology in lipidomics, the potential for multiple charging presents unique challenges for CL identification and quantification. Depending on the conditions, ESI-MS of lipid extracts in negative ion mode can give rise to cardiolipins ionized as both singly and doubly deprotonated anions. This signal degeneracy diminishes the signal-to-noise ratio, while in addition (for direct infusion), the dianion population falls within a m / z range already heavily congested with monoanions from more abundant glycerophospholipid subclasses. Herein, we describe a direct infusion strategy for CL profiling from total lipid extracts utilizing gas-phase proton-transfer ion/ion reactions. In this approach, lipid extracts are ionized by negative ion ESI generating both singly deprotonated phospholipids and doubly deprotonated CL anions. Charge reduction of the negative ion population by ion/ion reactions leads to an enhancement in singly deprotonated [CL – H] − species via proton transfer to the corresponding [CL – 2H] 2– ̅ dianions. To concentrate the [CL – H] − anion signal, multiple iterations of ion accumulation and proton-transfer ion/ion reaction can be performed prior to subsequent interrogation. Mass selection and collisional activation of the enriched population of [CL – H] − anions facilitates the assignment of individual fatty acyl substituents and phosphatidic acid moieties. Demonstrated advantages of this new approach derive from the improved performance in complex mixture analysis affording detailed characterization of low abundant CLs directly from a total biological extract.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».