Monitoring the degree of in-source phospholipid fragmentation during MALDI mass spectrometry imaging
Notice bibliographique
Résumé
Matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) is a powerful tool for tissue lipid analysis. Yet, the validity of fatty acid (FA) signals is often questioned due to the potential of in-source lipid fragmentation. This study investigates the extent of in-source phospholipid fragmentation by examining different phospholipid headgroups, specifically phosphatidylethanolamine (PE), phosphatidylglycerol (PG), phosphatidylserine (PS) and phosphatidylcholine (PC), containing a mix of saturated and unsaturated tails, comparing in-source fragmentation of FA tails. These standards evaluated phospholipid fragmentation during laser intensity optimization for MALDI-MS and MSI. Fragmentation was assessed in negative ion mode using four MALDI matrices: norharmane (NRM), 9-aminoacridine (9AA), 1,5-diaminonaphthalene (DAN), and 1,6-diphenyl-1,3,5-hexatriene (DPH). By examining the extent of in-source fragmentation during MALDI MSI, an exogenous standard can be chosen to monitor in-source fragmentation during experiments. Various techniques for standard deposition were evaluated, including manual spotting versus automated spraying and pre-depositing standards beneath tissue sections compared to applying them directly onto tissue surfaces. The results demonstrate the ability of these phospholipid standards to detect in-source fragmentation using different matrices, as demonstrated by the detection of the exogenous FA 17:0 tail signal. Furthermore, the study highlights the importance of selecting a standard that closely matches the lipid of interest to optimize laser energy for MSI, enhancing endogenous FA signals while minimizing in-source fragmentation. This work provides a workflow for mitigating in-source fragmentation in MALDI-MSI experiments, enabling more reliable lipid analysis in complex biological tissues.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».