Enantioselectivity of mass spectrometry: Challenges and promises
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the fast growing market of pure enantiomer drugs and bioactive molecules, new chiral-selective analytical tools have been instigated including the use of mass spectrometry (MS). Even though MS is one of the best analytical tools that has efficiently been used in several pharmaceutical and biological applications, traditionally MS is considered as a "chiral-blind" technique. This limitation is due to the MS inability to differentiate between two enantiomers of a chiral molecule based merely on their masses. Several approaches have been explored to assess the potential role of MS in chiral analysis. The first approach depends on the use of MS-hyphenated techniques utilizing fast and sensitive chiral separation tools such as liquid chromatography (LC), gas chromatography (GC), and capillary electrophoresis (CE) coupled to MS detector. More recently, several alternative separation techniques have been evaluated such as supercritical fluid chromatography (SFC) and capillary electrochromatography (CEC); the latter being a hybrid technique that combines the efficiency of CE with the selectivity of LC. The second approach is based on using the MS instrument solely for the chiral recognition. This method depends on the behavioral differences between enantiomers towards a foreign molecule and the ability of MS to monitor such differences. These behavioral differences can be divided into three types: (i) differences in the enantiomeric affinity for association with the chiral selector, (ii) differences of the enantiomeric exchange rate with a foreign reagent, and (iii) differences in the complex MS dissociation behaviors of the enantiomers. Most recently, ion mobility spectrometry was introduced to qualitatively and quantitatively evaluate chiral compounds. This article provides an overview of MS role in chiral analysis by discussing MS based methodologies and presenting the challenges and promises associated with each approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle