Experiment and theory combine to produce a practical negative ion calibration set for collision cross‐section determinations by travelling‐wave ion‐mobility mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: There are relatively few cross-section measurements for negatively charged ions. Available calibrants provide sufficient cross-section coverage for the 390 Å(2) to 641 Å(2) and 1174 Å(2) to 3395 Å(2) ranges. This is not particularly well suited for determining the collision cross-sections of smaller ions, such as small peptides. METHODS: Molecular mechanics/molecular dynamics (MM/MD) simulations, coupled with simulated annealing, were used to find the low-energy molecular conformations of polystyrene (PS) oligomers of length 3-9 (singly deprotonated) and 5-13 (doubly deprotonated). The trajectory method in MOBCAL was employed to derive their respective collision cross-sections, Ω. A calibration plot relating corrected Ω values to drift times in a Waters Synapt G2 mass spectrometer was used to predict the Ω values for the -2 to -6 charge states of dT(10) DNA. RESULTS: The in silico design of a reliable negative ion calibration set for ion mobility spectrometry successfully resulted in the use of α,ω-carboxy-terminated PS oligomers to determine the collision cross-sections of negatively charged ions in the range 132-388 Å(2). All charge states of dT(10) DNA were predicted to within 3% of the referenced values for these ions. CONCLUSIONS: α,ω-Carboxy-terminated PS oligomers were found to be an excellent choice to calibrate ion mobility spectrometers to obtain cross-sections for moderately sized ions. Oligomers with fewer, or weaker, interactions among the internal side chains (like poly(ethylene glycol) oligomers) tend to have a wide range of low-energy molecular conformations resulting in large standard deviations in their theoretically predicted collision cross-sections.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».