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Enregistrement W4362674515 · doi:10.17504/protocols.io.q26g74r19gwz/v2

Estimate phospholipids from microalgae v2

2023· preprint· en· W4362674515 sur OpenAlexaff
Yingyu Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolybdateChemistryDigestion (alchemy)ChromatographyAscorbic acidMolybdenum blueCombustionPhosphateBiochemistryOrganic chemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we describe a protocol to estimate phospholipids from microalgae. After extracting and measuring the total lipids from microalgae, the remaining lipid extract is dried using a nitrogen flow, followed by drying with magnesium sulfate at 90°C. However, it has been observed that traditional dry combustion at 500°C only decomposes approximately 50% of phospholipids (Hu et al., 2022). To achieve complete conversion of phospholipids to pyrophosphate, a temperature of around 800°C is required, but such high temperatures cannot be used with glassware. As the acid digestion method involves using only 500 µL of 0.2 M HCl, which must be placed in tightly capped glass vials to prevent concentration changes due to evaporation, combustion must be carried out using glassware instead of crucibles. It should be noted that the recovery rate of phospholipids is around 80% when combusted at 650°C, but this recovery rate is consistent, making the use of glass vials applicable. Therefore, we recommend using 650°C to combust phospholipids and using 80% to correct the final results. The resulting ash is digested using 0.5 mL of 0.2 M HCl for 30 minutes at 90°C. After digestion, the resulting orthophosphate is detected by mixing the sample with a combination of molybdate and ascorbic acid to produce molybdenum blue, as described in Chen's work (1956).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,009

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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