Development of LC-FAIMS-MS and its application to lipidomics study of Acinetobacter baumannii infection
Notice bibliographique
Résumé
The recent advances in mass spectrometry (MS) technologies have enabled comprehensive lipid profiling in biological samples. However, the robustness and efficiency of MS-based lipidomics is compromised by the complexity of biological samples. High-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS) is a technology that can continuously transmit one type of ion, independent of the mass-to-charge ratio. Here we present the development and application of LC-FAIMS-MS/MS-based platform for untargeted lipidomics. We used 3 optimally balanced compensation voltages, i.e., 29 V, 34 V and 39 V, to analyze all subclasses of glycerophospholipids. The reproducibility of the method was evaluated using reference standards. The reproducibility of retention times ranged from 0.9% to 1.5% RSD; whereas RSD values of 5%-10% were observed for peak areas. More importantly, the coupling of a FAIMS device can significantly improve the robustness and efficiency. We exploited this NPLC-FAIMS-HRMS to analyze the serum lipid profiles in mice infected intranasally with Acinetobacter baumannii. The temporal profiles of serum lipids after A. baumannii inoculation were obtained for 4 h, 8 h, and 24 h. We found that nearly all ether PC and ether PE lipids were significantly decreased 8 h after inoculation. The resultant volcano plot illustrated the distribution of 28 increased and 28 decreased lipid species in mouse sera 24 h after inoculation. We also found that a single ether PE composition can comprise multiple isomeric structures, and the relative abundance of each isomer could be quantified using the newly developed NPLC-FAIMS-PRM method. We have demonstrated that the proposed LC-FAIMS-MS is a valuable platform for lipidomics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».