Mass Spectrometry-Based Lipidomics in the Characterization of Individual Triacylglycerol (TAG) and Phospholipid (PL) Species from Marine Sources and Their Beneficial Health Effects
Notice bibliographique
Résumé
Lipidomics is a research area that investigates lipidomes that refer to the complete lipid profile within a cell, tissue, organism, or ecosystem by focusing on the interactions with neighboring molecules at the inter- or intracellular spaces of organisms. In recent decades, lipidomics has greatly evolved along with developments in mass spectrometric analysis (i.e., ionization approaches, the types of analyzers, and the data processing tools), leading to a rapid and accurate performance in the identification and quantification of individual lipid species. In this contribution, the identification and quantification of triacylglycerol (TAG) and phospholipid (PL) species in marine sources using mass spectrometry analysis are comprehensively discussed along with their physiological roles and health-beneficial effects on the human body. Moreover, this review emphasizes the importance of the isotopic deconvolution and instrument responses caused by the difference in the carbon number and the unsaturation of TAG and PL species in quantitative analysis. Most TAG and PL detected in marine taxa possess a high proportion of polyunsaturated ω3 long-chain polyunsaturated fatty acids (LCPUFA, ≥C20) in particular eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5ω3) and docosahexaenoic acid (DHA, 22:6ω3), indicating the large number and structural diversity of glycerolipid species containing EPA and DHA. This review also discusses the health effects of TAG and PL species esterified with ω3 LCPUFA. Given that most fisheries science and aquaculture research during recent decades has mainly focused on ω3 LCPUFA after release from parent molecules, discussion of the health effects of ω3 LCPUFA in the form of TAG and PL extends understanding of the bioactivities of ω3 fatty acids as they occur naturally.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».