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Enregistrement W4401061076 · doi:10.1021/acs.analchem.4c01390

Development of a Simple Cost Effective Oxygenation System for In Vivo Solution State NMR in 10 mm NMR Tubes

2024· article· en· W4401061076 sur OpenAlexafffund
Peter M. Costa, Daniel H. Lysak, Ronald Soong, Kiera Ronda, William W. Wolff, Katelyn Downey, Katrina Steiner, Vincent Moxley‐Paquette, Jacob Pellizzari, Clemens Anklin, Gary J. Sharman, Carlos Cobas, Santiago Domínguez, Karl J. Jobst, Lindsay S. Cahill, Myrna J. Simpson, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsKrembil FoundationHealth CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésChemistrySimple (philosophy)OxygenationIn vivoProton NMRNuclear magnetic resonance spectroscopyCarbon-13 NMRCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vivo NMR is evolving into an important tool to understand biological processes and environmental responses. Current approaches use flow systems to sustain the organisms with oxygenated water and food (e.g., algae) inside the NMR. However, such systems have the potential to leak and clog (potentially damaging costly hardware), require large volumes of media, and multiple expensive HPLC pumps. The proposed “oxygenation system”, uses a simple “double slit” adapter and a single air/oxygen flow line into the NMR. The design is especially suited to larger diameter probes given that standard flow systems would require higher flow rates thus amplifying the potential and impact of leaks/clogs. Traditionally, in vivo NMR of small organisms (e.g., Daphnia ) have required 2D NMR in combination with 13 C enrichment to overcome susceptibility distortions and provide information rich metabolic profiles. Here Daphnia magna, Eisenia fetida and Artemia franciscana are used to demonstrate the potential of the oxygenation system. Survivability tests and 1 H time-resolved monitoring were first performed on D. magna, while E. fetida contained enough biomass to permit 1 H– 13 C HSQC, 13 C– 1 H HETCOR and 31 P NMR without isotopic enrichment. Finally, STOCSY of 1D 13 C NMR was used to follow the growth of A. franciscana (without 13 C enrichment) for 48 h after birth, which helps visualize trends across a series of 1D in vivo data. In summary, application of the oxygenation system toward larger diameter probes allows the collection of NMR data without enrichment, offering a promising solution to better understand processes in vivo.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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