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Enregistrement W4410839997 · doi:10.3389/fphys.2025.1592008

Analysis of neuronal cardiolipin and monolysocardiolipin from biological samples with cyclic ion mobility mass spectrometry

2025· article· en· W4410839997 sur OpenAlexaff
Katlynn J. Emaus, Carmen A. Dunbar, Joseph A. Caruso, Brandon T. Ruotolo, Joseph M. Wider, Thomas H. Sanderson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésCardiolipinMass spectrometryIon-mobility spectrometryChemistryChromatographyBiochemistryPhospholipidMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mitochondrial phospholipid cardiolipin (CL) is essential for proper mitochondrial function and energy production. Cardiolipin has four distinct fatty acid tails with varying expression compositions, resulting in a highly variable tissue-specific distribution of isomer expression. Neuronal cardiolipin has a remarkable variety of subspecies and has recently been used as a biomarker to predict brain injury severity following cardiac arrest and traumatic brain injury. Multiple conditions have been associated with disordered cardiolipin remodeling, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, Barth syndrome, and astrocytoma. The clinical relevance of cardiolipin as a biomarker and the importance of the mechanistic role of cardiolipin remodeling in disease emphasize the demand for a reliable and accurate means of the identification and quantification of cardiolipin. In this study, we outline the use of a novel method of cardiolipin analysis using cyclic ion mobility mass spectrometry (cIMS-MS) to isolate and identify cardiolipin subspecies in several biological samples. Furthermore, cIMS-MS established the composition of the cardiolipin profile by individual subspecies across biological samples under basal conditions. Monolysocardiolipin (MLCL), the precursor of mature cardiolipin and a primary diagnostic biomarker of Barth syndrome, was isolated from cardiolipin and identified. The monolysocardiolipin:cardiolipin ratio was quantified in brain samples from tafazzin-knockout (KO) mice, demonstrating accumulation of MLCL and providing direct evidence for the validity of this cIMS-MS methodology through genetic loss-of-function. The novel, multiple-pass feature of cIMS-MS enabled the isolation and amplification of less abundant cardiolipin subspecies in both standards and biological samples. This protocol enables rapid analysis of biological samples, allowing researchers to further dissect the mechanistic role of cardiolipin in injury pathology, with simplified sample preparation and reduced potential for artifact introduction.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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