Application of <sup>15</sup>N-Edited <sup>1</sup>H–<sup>13</sup>C Correlation NMR Spectroscopy─Toward Fragment-Based Metabolite Identification and Screening via HCN Constructs
Notice bibliographique
Résumé
Many key building blocks of life contain nitrogen moieties. Despite the prevalence of nitrogen-containing metabolites in nature, 15 N nuclei are seldom used in NMR-based metabolite assignment due to their low natural abundance and lack of comprehensive chemical shift databases. However, with advancements in isotope labeling strategies, 13 C and 15 N enriched metabolites are becoming more common in metabolomic studies. Simple multidimensional nuclear magnetic resonance (NMR) experiments that correlate 1 H and 15 N via single bond 1 J NH or multiple bond 2–3 J NH couplings using heteronuclear single quantum coherence (HSQC) or heteronuclear multiple bond coherence are well established and routinely applied for structure elucidation. However, a 1 H– 15 N correlation spectrum of a metabolite mixture can be difficult to deconvolute, due to the lack of a 15 N specific database. In order to bridge this gap, we present here a broadband 15 N-edited 1 H– 13 C HSQC NMR experiment that targets metabolites containing 15 N moieties. Through this approach, nitrogen-containing metabolites, such as amino acids, nucleotide bases, and nucleosides, are identified based on their 13 C, 1 H, and 15 N chemical shift information. This approach was tested and validated using a [ 15 N, 13 C] enriched Daphnia magna (water flea) metabolite extract, where the number of clearly resolved 15 N-containing peaks increased from only 11 in a standard HSQC to 51 in the 15 N-edited HSQC, and the number of obscured peaks decreased from 59 to just 7. The approach complements the current repertoire of NMR techniques for mixture deconvolution and holds considerable potential for targeted metabolite NMR in 15 N, 13 C enriched systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».