Solid-phase microextraction of endogenous metabolites from intact tissue validated using a Biocrates standard reference method kit
Notice bibliographique
Résumé
Improved analytical methods for the metabolomic profiling of tissue samples are constantly needed. Currently, conventional sample preparation methods often involve tissue biopsy and/or homogenization, which disrupts the endogenous metabolome. In this study, solid-phase microextraction (SPME) fibers were used to monitor changes in endogenous compounds in homogenized and intact ovine lung tissue. Following SPME, a Biocrates AbsoluteIDQ assay was applied to make a downstream targeted metabolomics analysis and confirm the advantages of in vivo SPME metabolomics. The AbsoluteIDQ kit enabled the targeted analysis of over 100 metabolites via solid-liquid extraction and SPME. Statistical analysis revealed significant differences between conventional liquid extractions from homogenized tissue and SPME results for both homogenized and intact tissue samples. In addition, principal component analysis revealed separated clustering among all the three sample groups, indicating changes in the metabolome due to tissue homogenization and the chosen sample preparation method. Furthermore, clear differences in free metabolites were observed when extractions were performed on the intact and homogenized tissue using identical SPME procedures. Specifically, a direct comparison showed that 47 statistically distinct metabolites were detected between the homogenized and intact lung tissue samples (P < 0.05) using mixed-mode SPME fibers. These changes were probably due to the disruptive homogenization of the tissue. This study's findings highlight both the importance of sample preparation in tissue-based metabolomics studies and SPME's unique ability to perform minimally invasive extractions without tissue biopsy or homogenization while providing broad metabolite coverage.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».