A matrix-centered view of mass spectrometry platform innovation for volatilome research
Notice bibliographique
Résumé
Volatile organic compounds (VOCs) are carbon-containing molecules with high vapor pressure and low water solubility that are released from biotic and abiotic matrices. Because they are in the gaseous phase, these compounds tend to remain undetected when using conventional metabolomic profiling methods. Despite this omission, efforts to profile VOCs can provide useful information related to metabolic status and identify potential signaling pathways or toxicological impacts in natural or engineered environments. Over the past several decades mass spectrometry (MS) platform innovation has instigated new opportunities for VOC detection from previously intractable matrices. In parallel, volatilome research linking VOC profiles to other forms of multi-omic information (DNA, RNA, protein, and other metabolites) has gained prominence in resolving genotype/phenotype relationships at different levels of biological organization. This review explores both on-line and off-line methods used in VOC profiling with MS from different matrices. On-line methods involve direct sample injection into the MS platform without any prior compound separation, while off-line methods involve chromatographic separation prior to sample injection and analyte detection. Attention is given to the technical evolution of platforms needed for increasingly resolved VOC profiles, tracing technical progress over time with particular emphasis on emerging microbiome and diagnostic applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».