High Resolution Mass Spectrometry Methods for High Throughput and Untargeted Analysis of Anatoxins in Cyanobacteria
Notice bibliographique
Résumé
Anatoxins (ATXs) are increasingly linked to animal fatalities worldwide, but their analysis is challenging due to their polarity, instability, sample complexity and the scarcity of standards for most analogues. Conventional methods often don’t detect or differentiate analogues or are prone to significant matrix interferences in quantitation or detection. Here, we describe two recently developed methods for ATX analysis and demonstrate their application to cyanobacterial field samples from Atlantic Canada. A direct analysis in real time-high resolution tandem mass spectrometry (DART-HRMS/MS) method with limits of detection (LOD) of approximately 5 μg/kg and a total run time of under 2 min per triplicate analysis was suitable for rapid quantitation of anatoxin-a, homoanatoxin-a and dihydroanatoxin-a. Sample preparation was simplified to only require cell lysis, homogenization and centrifugation. An untargeted LC-HRMS/MS is also presented that offered lower LODs (0.1 μg/kg) and the opportunity to differentiate isomeric species and detect unknown ATX conjugates. Both methods used isotope dilution calibration with 13C4-anatoxin-a to correct for the significant and variable matrix effects and showed excellent quantitative performance. They are broadly applicable to other quantitative or screening applications and will allow for more comprehensive study of ATX occurrence including the typically undetected fraction of conjugated ATXs.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».