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Enregistrement W4416375036 · doi:10.1016/j.marchem.2025.104578

Advancing the characterization of organic Cu(II)-binding ligands in Arctic Ocean waters: Integration of IMAC, SPE, HRMS, and fluorescence techniques

2025· article· en· W4416375036 sur OpenAlexafffundabout
Louis Criqui, Céline Guéguen

Notice bibliographique

RevueMarine Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaCanada Foundation for InnovationNational Science Foundation
Mots-clésDissolved organic carbonFluorescenceOrganic matterCharacterization (materials science)ArcticLigand (biochemistry)MetalMass spectrometryMetal-organic framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability and toxicity of dissolved copper (Cu) in the ocean are largely determined by its complexation with organic ligands, but the structure and origin of these ligands are still largely unknown. In this work, standard and marine Cu(II) complexing ligands were isolated using immobilized metal affinity chromatography (IMAC) and solid phase extraction (SPE), and characterized using high-resolution mass spectrometry (HRMS) and excitation-emission matrix (EEM) fluorescence to obtain information on the size distribution, molecular composition, and fluorescing properties of organic Cu(II)-binding molecules in the Arctic Ocean. We first investigated the retention performance of model ligands and found that N-containing ligands were preferentially isolated on the IMAC-SPE column. Application to Arctic Ocean dissolved organic matter (DOM) showed that the organic ligands accounted for up to 3 % of the DOM, consistent with previous studies. Robust correlations of HMRS peak intensities with EEM signals were used to expand chemical characterization of 511 molecular formulas in the IMAC-SPE and SPE extracts. The pairing based on the molecular classification associated with fluorescence signatures showed that 52 % Spearman correlations were linked to humic-like components. The necessity of multiple molecular annotation methods, like HRMS/fluorescence correlation or van Krevelen class attribution, was demonstrated to yield a better molecular identification. The combination of IMAC, SPE, HRMS, and EEM appears to be a promising approach for the characterization of organic Cu(II)-binding ligands in waters. • Copper organic ligands represented about 2–3 % of DOC in the northern Canada Basin • Only 7–25 % of the molecular peaks were found in both SPE and IMAC-SPE extracts • 61 % of the conjugated double-bond molecules correlated with PARAFAC components in the Cu-binding ligand pool

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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