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Enregistrement W7053277045

Towards the development of a MALDI/TOF-MS Fingerprint Library for the Identification and Differentiation of Cannabis Extracts

2021· dissertation· en· W7053277045 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisFingerprint (computing)Mass spectrometryIdentification (biology)AnalyteTandem mass spectrometryMinutiaeAcetonitrile
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legalization of recreational cannabis in Canada has resulted in an increased interest for research on the plant within the scientific community. Currently in Canada, there is no requirement for the confirmation of cultivar/strain identity for cannabis that is sold in recreational distributors. Strains of cannabis differ through their chemical make-up which result in different pharmacological effects. The aim of this research is to develop a method using sequential extraction and matrix assisted laser desorption/ionization-time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) and Brukers BiotyperTM software that uses cannabis extracts to fingerprint and distinguish strains purchased from the recreational market. Cannabis was first extracted sequentially using methanol, acetonitrile and hexane to obtain a range of biomolecules from cannabis. Using a methanol extract, BiotyperTM software was optimized to generate peak lists that would include the maximum number of distinguishable peaks in the desired mass range. Then, using generated score values and dendrograms, MALDI mass spectra of strain extracts were compared. It was found that the spectra of the methanol and acetonitrile extracts contained previously observed peaks that are consistent with cannabinoids. Also, some consistent patterns could be found using the methanol and acetonitrile extracts from cannabis. The use of hexane as an extracting solvent was less practical as it is not miscible with the optimized matrix solution. Biotyper software was sometimes consistent but overall showed discrepancies for how peaks were matched. Further work for this research includes the use of tandem mass spectrometry (MS/MS) to determine if matched pairs of peaks are truly identical. Another avenue for future work is method exploiting high iii molecular weight (MW) cannabis proteins for fingerprinting instead of low MW compounds as described in this work.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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