Rapid quantitative screening of cyanobacteria for production of anatoxins using direct analysis in real time high‐resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Anatoxins (ATXs) are a potent class of cyanobacterial neurotoxins that are increasingly problematic in drinking water reservoirs and recreational water bodies worldwide. Because of their high polarity and low molecular weight, analysis of ATXs is challenging and they can be considered underreported compared with other classes of cyanobacterial toxins. Improved screening methods are therefore needed to effectively assess their occurrence and concentrations in the environment. METHODS: A rapid screening method was developed for ATXs in cyanobacteria using direct analysis in real time combined with high-resolution mass spectrometry (DART-HRMS), requiring less than 2 min per sample for triplicate analysis. The developed method was evaluated for its quantitative capabilities, applied to the screening of 30 cyanobacterial culture samples for the presence of anatoxin-a, homoanatoxin-a and dihydroanatoxin-a, and compared with a more typical liquid chromatography (LC)/HRMS method. RESULTS: Excellent linearity was observed in the analysis of a matrix-matched calibration curve using DART-HRMS, with ionization suppression of about 50% and relative standard deviations between replicate analyses of approximately 30%. Limits of detection for both anatoxin-a and homoanatoxin-a were estimated as 1 ng/mL. Excellent agreement was observed between DART-HRMS and LC/HRMS with all ATX-producing cultures correctly identified and only one false positive culture by DART-HRMS. CONCLUSIONS: DART-HRMS shows excellent promise for the rapid, quantitative screening of ATXs in cyanobacteria and could be expanded in the future to include the analysis of field samples and drinking water, as well as additional ATX analogues.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».