Cross-Platform Comparison of Amino Acid Metabolic Profiling in Three Model Organisms Used in Environmental Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Environmental metabolomics is a promising approach to study pollutant impacts to target organisms in both terrestrial and aquatic environments. To this end, both nuclear magnetic resonance (NMR)- and mass spectrometry (MS)-based methods are used to profile amino acids in different environmental metabolomic studies. However, these two methods have not been compared directly which is an important consideration for broader comparisons in the environmental metabolomics field. We compared the quantification of 18 amino acids in the tissue extracts of Daphnia magna, a common model organism used in both ecotoxicology and ecology, using both 1H NMR spectroscopy and liquid chromatography with tandem MS (LC-MS/MS). 1H NMR quantification of amino acids agreed with the LC-MS/MS quantification for 17 of 18 amino acids measured. We also tested both quantitative methods in a D. magna sub-lethal exposure study to copper and lithium. Again, both NMR and LC-MS/MS measurements showed agreement. We extended our analyses with extracts from the earthworm Eisenia fetida and the plant model Nicotiana tabacum. The concentrations of amino acids by both 1H NMR and LC-MS/MS, agreed and demonstrated the robustness of both techniques for quantitative metabolomics. These findings demonstrate the compatibility of these two analytical platforms for amino acid profiling in environmentally relevant model organisms and emphasizes that data from either method is robust for comparisons across studies to further build the knowledge base related to pollutant exposure impacts and toxic responses of diverse environmental organisms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».