GC×GC-TOFMS Analysis of Fecal Metabolome Stabilized Using an At-Home Stool Collection Device
Notice bibliographique
Résumé
Stool is a mixture of excrement, microbiota, enzymes, undigested material, and small molecules. Fecal metabolomics has gained interest recently, owing to advances in metabolomics and growing research into both the host’s physiology and the gut microbiome. One challenge with fecal metabolomics is preserving the sample integrity from collection until analysis, as the microbiota and enzymes continue to alter the metabolome following defecation. Currently, flash-freezing or lyophilization are utilized to minimize post-collection metabolome changes; however, this requires complex equipment and immediate processing, precluding the possibility for at-home sampling. Commercial devices containing stabilizing solvents have been developed to facilitate at-home collection, ambient transport, and sample storage. Here, we explore the efficacy of a commercially available stool collection device with a stabilization reagent tailored to fecal metabolomics. Stool samples from six donors were either processed shortly post-collection or stored at room temperature for seven days in the tube, with and without the stabilization reagent. Comprehensive two-dimensional gas chromatography time-of-flight mass spectrometry (GC×GC-TOFMS)-based untargeted metabolomics was utilized for analyzing extracted metabolites. Chemometric analysis was used to evaluate the performance of the device. We found that the device with the stabilization reagent minimized changes in the metabolite profile relative to unstabilized stool left at room temperature for one week.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».