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Enregistrement W4289261947 · doi:10.1016/j.talanta.2022.123786

Towards single cell ICP-MS normalized quantitative experiments using certified selenized yeast

2022· article· en· W4289261947 sur OpenAlexaff
J.S.F. Pereira, Roberto Álvarez-Fernández García, Mario Corte‐Rodríguez, Ángel Manteca, Jörg Bettmer, Kelly L. LeBlanc, Zoltán Mester, María Montes‐Bayón

Notice bibliographique

RevueTalanta · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCertified reference materialsInductively coupled plasma mass spectrometryChromatographyIntracellularExtracellularYeastSample preparationSeleniumRepeatabilityMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)BiochemistryDetection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the search for a normalized procedure to replicate and compare single cell-inductively coupled plasma-mass spectrometry (SC-ICP-MS) experiments, SELM-1, a certified reference material containing selenium enriched yeast cells has been used. Selenium concentrations (both, intra- and extracellular) have been measured using either sequential or simultaneous procedures. Regarding quantitative results, the sequential procedure involving cell washing followed by freeze drying of the washed material and intracellular Se quantification using SC-ICP-MS provided best results. In this case, intracellular Se accounted for 1304 ± 48 mg kg−1 (corresponding to 64% of the certified Se content). The average mass of Se per yeast cell was 41.6 fg Se with a dispersion of 1.6–279 fg Se/cell. In the isolated extracellular Se fraction, the Se concentration accounted for 412 ± 48 mg kg−1 (about 21% of the total Se). Thus, the sequential procedure provided a total Se recovery of about 85% with respect to the certified value. The direct dilution and simultaneous measurement of intra- and extracellular Se by SC-ICP-MS provided results of 1024 ± 42 mg kg−1 for intracellular and 316 ± 30 mg kg−1 for extracellular Se representing a total recovery of about 66%. In both cases, an initial thorough characterization of the cell density per solid weighed material was conducted by flow cytometry and the cell integrity ensured using confocal microscopy. These results clearly demonstrated that with appropriate sample preparation, SC-ICP-MS is a unique tool, which is capable of providing quantitative information about intracellular and extracellular Se. In addition, SELM-1 seems the ideal tool to enable data normalization at the single cell level to replicate, benchmark, and improve new SC-ICP-MS studies by using the same material for data validation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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