Gc ms là gì? Các công bố khoa học về Gc ms

Các mô hình khí hậu khu vực là công cụ nghiên cứu quan trọng được các nhà khoa học trên toàn thế giới, bao gồm cả ở các quốc gia đang phát triển về kinh tế (EDN), sử dụng. Nhóm Vật Lý Hệ Thống Trái Đất (ESP) của Trung Tâm Quốc Tế Về Vật Lý Lý Thuyết Abdus Salam (ICTP) duy trì và phân phối một mô hình khí hậu khu vực tiên tiến gọi là Mô Hình Khí Hậu Khu Vực ICTP phiên bản 3 (RegCM3), hiện đang được sử dụng rộng rãi bởi cộng đồng nghiên cứu cho nhiều nghiên cứu liên quan đến khí hậu. RegCM3 là công cụ chính, nhưng không phải duy nhất, của Mạng Lưới Nghiên Cứu Khí Hậu Khu Vực do ICTP quản lý (RegCNET), nhằm tạo ra tương tác khoa học giữa Nam-Nam và Bắc-Nam về chủ đề nghiên cứu và mô phỏng khí hậu và các tác động liên quan. Trong bài báo này, RegCNET, RegCM3 và những kết quả minh họa từ các lần mô phỏng chuẩn của RegCM3 áp dụng cho khu vực Nam Á, Châu Phi và Nam Mỹ được trình bày. Kết quả cho thấy RegCM3 hoạt động khá tốt ở các khu vực này và do đó hữu dụng cho các nghiên cứu khí hậu ở các nước đang phát triển.

Động lực: Các thí nghiệm lập hồ sơ chất chuyển hóa dựa trên GC-MS điển hình có thể bao gồm hàng trăm tập tin sắc ký, mỗi tập tin chứa đến 1000 thẻ phổ khối (MSTs). MSTs là các dạng đặc trưng của khoảng 25–250 ion phân mảnh và các đồng vị tương ứng, được tạo ra sau sắc ký khí (GC) bằng ion hóa va đập điện tử (EI) của các phân tử hóa học đã được tách ra. Các ion phân mảnh này sau đó được phát hiện bởi khối phổ ký thời gian bay (TOF). MSTs của các thí nghiệm lập hồ sơ thường được báo cáo dưới dạng danh sách các ion, được đặc trưng bởi khối lượng, chỉ số lưu giữ sắc ký (RI) hoặc thời gian lưu giữ (RT) và độ dồi dào tùy ý. Hai tham số đầu tiên cho phép nhận dạng và tham số sau cho phép định lượng các hợp chất hóa học được đại diện. Nhiều công cụ phần mềm đã được báo cáo dành cho tiền xử lý, tức là giải quyết đường cong và phân tích tổ hợp, của các tập tin GC-(EI-TOF)-MS. Công cụ tiền xử lý tạo ra ma trận dữ liệu số chứa tất cả các MST đồng bộ và mẫu thí nghiệm. Tuy nhiên, quá trình này dễ gặp lỗi chủ yếu do (i) sự không chính xác trong việc đồng bộ RI hoặc RT của MSTs và (ii) sự phức tạp cao của các mẫu sinh học. Sự phức tạp này gây ra sự đồng lưu của hợp chất và do đó MSTs không chọn lọc, nghĩa là không tinh khiết. Việc lựa chọn và xác thực các ion phân mảnh tối ưu cho định lượng cụ thể và chọn lọc của hợp chất đồng lưu là điều bắt buộc. Hiện tại quá trình xác thực chủ yếu được thực hiện dưới sự giám sát của con người ở hầu hết các phòng thí nghiệm. Cho đến nay, chưa có công cụ phần mềm nào hỗ trợ đánh giá chất lượng không đích và độc lập của ma trận dữ liệu trước khi phân tích thống kê. TagFinder có thể lấp đầy khoảng cách này.

Chiến lược: TagFinder giúp phân tích tất cả các ion phân mảnh được quan sát trong các thí nghiệm lập hồ sơ GC-(EI-TOF)-MS. Cách tiếp cận không mục tiêu cho phép khám phá các hợp chất mới và bất ngờ. Ngoài ra, độ phân giải đồng vị khối lượng được duy trì bởi xử lý của TagFinder. Tính năng này rất cần thiết cho các phân tích dòng chảy chuyển hóa và rất hữu ích, nhưng không bắt buộc cho việc lập hồ sơ chất chuyển hóa. Khi có thể, TagFinder ưu tiên các phương tiện chuẩn hóa hóa học, ví dụ, sử dụng hợp chất tham chiếu nội bộ cho việc hiệu chuẩn thời gian lưu hoặc chuẩn hóa định lượng. Ngoài ra, chuẩn hóa ngoại cũng được hỗ trợ cho việc nhận dạng và hiệu chuẩn hợp chất. Quy trình làm việc của TagFinder bao gồm, (i) nhập dữ liệu ion phân mảnh, cụ thể là khối lượng, thời gian và độ dồi dào tùy ý (cường độ), từ định dạng tệp chuyển đổi sắc ký hoặc từ danh sách đỉnh cung cấp bởi các phần mềm tiền xử lý sắc ký khác, (ii) ghi chú thông tin mẫu và phân nhóm mẫu vào các lớp, (iii) tính toán RI, (iv) phân nhóm các ion phân mảnh quan sát có khối lượng bằng nhau từ các sắc ký khác nhau vào các cửa sổ RI, (v) kết hợp các nhóm này, gọi là thẻ khối, thành các nhóm thời gian của các ion phân mảnh đồng lưu, (vi) thử nghiệm các nhóm thời gian cho thẻ khối có cường độ tương quan, (vii) tạo ma trận dữ liệu và (viii) trích xuất thẻ khối chọn lọc hỗ trợ bởi nhận dạng hợp chất. Nhờ đó, TagFinder hỗ trợ cả phân tích dấu vân tay không mục tiêu và lập hồ sơ chất chuyển hóa theo mục tiêu.

Sẵn có: Các không gian làm việc mẫu của TagFinder và bộ dữ liệu thử nghiệm có sẵn theo yêu cầu từ tác giả liên hệ. TagFinder được cung cấp miễn phí cho mục đích học thuật từ http://www-en.mpimp-golm.mpg.de/03-research/researchGroups/01-dept1/Root_Metabolism/smp/TagFinder/index.html

Liên hệ: [email protected]

Thông tin bổ sung: Dữ liệu bổ sung có sẵn tại Bioinformatics trực tuyến và trong tải xuống TagFinder từ URL trên.

Các enterotoxins (SE) G và I mới được mô tả gần đây ban đầu được nhận diện ở hai dòng riêng biệt của vi khuẩn Staphylococcus aureus. Trước đó chúng tôi đã chỉ ra rằng các gene tương ứng seg và sei hiện diện trong S. aureus ở vị trí liền kề trên một đoạn DNA dài 3.2-kb (Jarraud, J. et al. 1999. J. Clin. Microbiol. 37:2446–2449). Phân tích trình tự của DNA kề seg-sei và các vùng lân cận tiết lộ ba khung đọc mở giống enterotoxin liên quan đến seg và sei, được ký hiệu là sek, sel, và sem, cùng hai pseudogene, ψ ent1 và ψ ent2. Phân tích RT-PCR cho thấy rằng tất cả các gene này, bao gồm cả seg và sei, thuộc về một operon được gọi là cụm gene enterotoxin (egc). Các protein tái tổ hợp SEG, SEI, SEK, SEL, và SEM đều cho thấy hoạt tính siêu kháng nguyên, mỗi loại có một mô hình Vβ cụ thể. Các nghiên cứu phân phối các gene mã hóa siêu kháng nguyên trong các chủng S. aureus lâm sàng cho thấy hầu hết các dòng đều chứa các gene như vậy, đặc biệt là cụm gene enterotoxin, bất kể bệnh mà chúng gây ra. Phân tích phát sinh chủng loại của các gene enterotoxin chỉ ra rằng chúng đều có khả năng bắt nguồn từ cụm này, xác định egc như là một "vườn ươm" tiềm năng của các gene enterotoxin.