Ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry revealed the significantly different metabolic profiles of <i>Auricularia cornea</i> growing on weakly acidic and weakly alkaline substrates
Notice bibliographique
Résumé
Auricularia cornea is a widely prized basidiomycetous mushroom with culinary and medicine value, which is cultivated artificially on a large scale in China. However, little attention has been paid to the differences in metabolic profiles under different pH growth conditions. In the present study, weakly acidic and weakly alkaline artificial substrates were developed and used for the cultivation of A. cornea, and the metabolic profiles of its fruiting bodies were determined using ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry. The results show that the weakly alkaline substrate environment promoted mycelial growth, increased body surface area, and improved yield and transformation efficiency, but attenuated metabolite accumulation by A. cornea. A total of 412 different metabolites were identified in negative and positive ion mode, of which 99 had significantly different amounts and covered 51 metabolic pathways. Principal component analysis and orthogonal patrial least squares discriminant analysis showed clear separation between two treatments, indicating different metabolic profiles. The different metabolites mainly included seven chemical categories, including amino acids and derivatives, nucleotides and derivatives, phenolic acids, organic acids, lipids, flavonoids and alkaloids. This study revealed the biological significance of these metabolites, which could be useful for further unexplored compounds and possible biological functions of A. cornea.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».