Validation of a fast and sensitive UPLC-MS/MS quantitative method for N-acyl taurine analysis in biological samples
Notice bibliographique
Résumé
The recent discovery of N-acyl taurines (NATs) as a class of endogenous bioactive lipids and the perspective of their possible pharmacological applications stimulated the development of mass spectrometry-based methods for their quantitative measurements in biological tissues and fluids. We report here for the first time a procedure validated both in liver surrogate matrix and neat solvent (MeOH) based on UPLC-ESI-QqQ analysis for the identification and quantification of NATs in biological tissue extracts. The LC-MS method was based on five representative lipid analogues, including saturated, monounsaturated and polyunsaturated species, namely N-palmitoyl taurine (C16:0 NAT), N-oleoyl taurine (C18:1 NAT), N-arachidonoyl taurine (C20:4 NAT), N-docosanoyl taurine (C22:0 NAT) and N-nervonoyl taurine (C24:1 NAT), and evaluated for specificity, linearity, matrix effect, recovery, repeatability and intermediate precision and accuracy. The method validated in MeOH by internal standard approach (d4-C20:4 NAT) showed excellent linearity in the range 1–300 ng/ml with R always ≥ 0.9996 for all NATs; intra-day and inter-day precision and accuracy were always within the acceptable range. Specificity was assessed on NAT standards in MeOH, applying the confirmation ratio of two diagnostic MRM ion transitions for product ions at m/z 80 and m/z 107 to true samples in the adopted BEH C18 UPLC conditions. Limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) were 0.3–0.4 and 1 ng/ml, respectively, for all compounds. The method was successfully applied to assess the levels of NATs in the mouse liver and, for the first time, in varying sections of the intestine (duodenum, jejunum, ileum and colon). NAT levels increased from duodenum to colon, evidencing a remarkable prevalence in the large intestine of C22:0 NAT, typically occurring mainly in the central nervous system. These findings prompt further studies to disclose the biological function of the various members of this class in different peripheral tissues.
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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 | 0,001 | 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 ».