1D <sup>1</sup>H NMR as a Tool for Fecal Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metabolomic studies allow a deeper understanding of the processes of a given ecological community than nucleic acid–based surveys alone. In the case of the gut microbiota, a metabolic profile of, for example, a fecal sample provides details about the function and interactions within the distal region of the gastrointestinal tract, and such a profile can be generated in a number of different ways. This unit elaborates on the use of 1D 1 H NMR spectroscopy as a commonly used method to characterize small‐molecule metabolites of the fecal metabonome (meta‐metabolome). We describe a set of protocols for the preparation of fecal water extraction, storage, scanning, measurement of pH, and spectral processing and analysis. We also compare the effects of various sample storage conditions for processed and unprocessed samples to provide a framework for comprehensive analysis of small molecules from stool‐derived samples. © 2020 Wiley Periodicals LLC Basic Protocol 1 : Extracting fecal water from crude fecal samples Alternate Protocol 1 : Extracting fecal water from small crude fecal samples Basic Protocol 2 : Acquiring NMR spectra of metabolite samples Alternate Protocol 2 : Acquiring NMR spectra of metabolite samples using Bruker spectrometer running TopSpin 3.x Alternate Protocol 3 : Acquiring NMR spectra of metabolite samples by semiautomated process Basic Protocol 3 : Measuring sample pH Support Protocol 1 : Cleaning NMR tubes Basic Protocol 4 : Processing raw spectra data Basic Protocol 5 : Profiling spectra Support Protocol 2 : Spectral profiling of sugars and other complex metabolites
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».