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Enregistrement W4224305838 · doi:10.1371/journal.pone.0267093

Method for absolute quantification of short chain fatty acids via reverse phase chromatography mass spectrometry

2022· article· en· W4224305838 sur OpenAlexafffund
Dominique Bihan, Thomas Rydzak, Madeleine Wyss, Keir Pittman, Kathy D. McCoy, Ian A. Lewis

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of CalgaryAlberta InnovatesCanterbury Medical Research FoundationCanada Foundation for InnovationInternational Microbiome Centre, University of Calgary
Mots-clésChromatographyMass spectrometryChemistryIsotope dilutionLabel-free quantificationDerivatizationDetection limitPropionateQuantitative analysis (chemistry)Liquid chromatography–mass spectrometryQuantitative proteomicsBiochemistryProteomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short chain fatty acids (SCFAs; including acetate, propionate, and butyrate) are an important class of biological molecules that play a major role in modulating host-microbiome interactions. Despite significant research into SCFA-mediated biological mechanisms, absolute quantification of these molecules in their native form by liquid chromatography mass spectrometry is challenging due to their relatively poor chromatographic properties. Herein, we introduce SQUAD, an isotope-based strategy for absolute quantification of SCFAs in complex biological samples. SQUAD uses aniline derivatization in conjunction with isotope dilution and analysis by reverse-phase liquid chromatography mass spectrometry. We show that SQUAD enables absolute quantification of biologically relevant SCFAs in complex biological samples with a lower limit of detection of 40 nM and a lower limit of quantification ranging from 160 nM to 310 nM. We observed an intra- and inter-day precision under 3% (relative standard deviation) and errors in intra- and inter-day accuracy under 10%. To demonstrate this quantification strategy, we analyzed SCFAs in the caecal contents of germ free versus conventionally raised specific pathogen free (SPF) mice. We showed that acetate was the most abundant SCFA in both types of mice and was present at 200-fold higher concentration in the SPF mice. We also illustrated the use of our quantification strategy in in vitro microbial cultures from five different species of bacteria grown in Mueller Hinton media. This study illustrates the diverse SCFA production rates across microbial taxa with acetate production serving as one of the key differentiating factors across the species. In summary, we introduce an isotope dilution strategy for absolute quantification of aniline-dativized SCFAs and illustrate the utility of this approach for microbiome research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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