Sample preparation for the analysis of key metabolites from cannabinoids biosynthesis in phytoplankton using gas chromatography–mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabinoids biosynthesis in phytoplankton has attracted much attention due to the rapid development of genetic tools and the optimization of genetic transformation methods in microalgae. To monitor the biosynthesis process, proper sample preparation and practical instrumental methods are needed to measure the various precursors, intermediates, cannabinoids, and their degradation products. The objective of this study was to develop a sample preparation procedure for the quantification of olivetolic acid (OA), cannabigerolic acid (CBGA), cannabidiolic acid (CBDA), tetrahydrocannabinolic acid (THCA), olivetol (OL), cannabidiol (CBD), and tetrahydrocannabinol (THC) using single‐quadrupole gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS). Isochrysis galbana was used as the model matrix. After methanol extraction, samples were purified using solid phase extraction (SPE), silylated with N‐methyl‐N‐(trimethylsilyl)trifluoroacetamide, and analyzed using GC–MS in electron ionization mode. A strong anion‐exchange SPE efficiently recovered OA, CBGA, CBDA, and THCA. A graphitized carbon black SPE was necessary to purify OL, CBD, and THC. Both columns removed amino acids, sugars, polyols, and pigments from the algae extract and prepared samples that are suitable for silylation and GC–MS analysis. The total protocol, including solvent extraction, SPE, silylation, and GC–MS analysis, was validated in accordance with the ICH guidelines. Performance characteristics of our method are superior to existing protocols with similar complexity in the literature.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».