Benchtop NMR Spectroscopy of <i>In Vivo</i> Multicellular Organisms
Notice bibliographique
Résumé
NMR spectroscopy is a critical tool for environmental and biological research, but the physical and financial barriers of standard “high-field” NMR spectrometers can limit applications, especially in the environmental sciences. Low-field benchtop NMR ( 1 H resonance frequencies generally ≤100 MHz) is more accessible, but its lower sensitivity and increased spectral overlap have limited the study of complex samples. Living organisms are among the most heterogeneous samples, and it is unclear if useful information can be extracted in vivo using benchtop NMR. Here, the potential of low-field (80 MHz) in vivo NMR is first assessed by analyzing 13 C-labeling of unicellular green algae and then by monitoring a process within a multicellular organism ( T. californicus ). This is followed by studying live brine shrimp ( A. franciscana ) at 13 C natural abundance. Adults are compared to brine shrimp cysts, with a number of spectral assignments possible and differences between the life stages clearly evident. High-field NMR is used to confirm peak assignments and provide a more comprehensive characterization of biomolecules present, ultimately making the low-field NMR data more useful. Standard experiments such as 1D 1 H, 1D 13 C and 2D HSQC are conducted, as well as more advanced experiments such as 13 C-SSFP, which greatly enhances 13 C sensitivity, and reverse HSQC, which decreases spectral overlap. Ultimately, this work demonstrates that low-field NMR can effectively analyze live organisms with or without isotopic enrichment and that it holds great potential for future work, such as in vivo analysis of organisms directly in the field if/when portable NMR spectrometers become available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».