Studies of Labware Contamination during Lipid Extraction in Mass Spectrometry-Based Lipidome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In lipidomic analysis, plasticware is increasingly being used for lipid extraction and other sample processing procedures over glassware. However, a systematic investigation of the consequences of plasticware use on mass spectrometry (MS)-based lipidome analysis is lacking. In this work, we present an analytical approach for detecting and comparing solvent and labware contaminants encountered in lipidomic workflows. It is shown that the contaminant profiles varied widely between microcentrifuge tubes from different manufacturers. The most suitable polypropylene tubes tested introduced 847 labware-originating contaminant m / z ’s when three different manufacturing batches were tested for Folch lipid extractions. Of particular concern is that 21 primary amide and fatty acid surfactants were introduced that were identical to biological endogenous lipids, 16 of which had not been previously reported as leachables from polypropylene materials. Alternatively, the use of borosilicate glassware and PTFE-lined screw caps introduced 98 different contaminant m / z ’s across three manufacturing batches tested for Folch extractions. Despite the overwhelming number of labware contaminants introduced, current databases and literature only facilitated the identification of 32 contaminants. To address the dearth of publicly available contaminant information, we provide a comprehensive labware contamination repository containing high-resolution m / z values, adductation information, retention times, and MS/MS spectra. This resource should prove to be valuable for researchers in detecting and distinguishing contaminants from analytes of interest. A companion paper presents a detailed study of how labware contamination can lead to ion-suppression effects on coeluting lipids and interference in the analysis of endogenous lipids, such as those from human sera.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».