<sup>82</sup>Se Metabolically-Labeled Yeast as a Matrix-Matched Isotope Dilution Standard for Quantification of Selenomethionine
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Selenized yeast is commonly used as a highly bioavailable source of selenium in dietary supplements and feed additives and is used in research settings in various disciplines due to the large number of selenium-containing metabolites formed during growth. With the selenomethionine being the major form of selenium present in selenized yeasts, its accurate quantitation is essential, however, values are frequently underestimated due to the costly and time-consuming hydrolysis-based sample preparation required to release the selenoamino acid from proteins for analysis. The National Research Council Canada has developed an 82-Se-enriched selenized yeast Certified Reference Material, SEEY-1 (DOI: 10.4224/crm.2023.seey-1) intended to be used as a matrix-matched spike material for isotope dilution analysis of selenized yeasts. The total selenium and selenomethionine contents of SEEY-1 were determined to be 322.1 ± 4.8 mg/kg ( k = 2) and 635.6 ± 16.8 mg/kg ( k = 2), respectively. Here we present results on the preparation of the 82-Se-enriched yeast, the certification process, and provide an example of the use of SEEY-1 as a matrix-matched spike for the analysis of selenomethionine in a sample of selenized yeast. We demonstrate here that SEEY-1 is able to compensate for the partial digestion of yeast proteins and provide reliable analytical data on Se amino acid content in under an hour instead of the 16 hours required for conventional complete acid hydrolysis.
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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 | 0,002 |
| 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 ».