Desorption electrospray ionization mass spectrometric analysis of organophosphorus chemical warfare agents using ion mobility and tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Desorption electrospray ionization mass spectrometry (DESI-MS) has been applied to the direct analysis of sample media for target chemicals, including chemical warfare agents (CWA), without the need for additional sample handling. During the present study, solid-phase microextraction (SPME) fibers were used to sample the headspace above five organophosphorus CWA, O-isopropyl methylphosphonofluoridate (sarin, GB), O-pinacolyl methylphosphonofluoridate (soman, GD), O-ethyl N,N-dimethyl phosphoramidocyanidate (tabun, GA), O-cyclohexyl methylphosphonofluoridate (cyclohexyl sarin, GF) and O-ethyl S-2-diisopropylaminoethyl methyl phosphonothiolate (VX) spiked into glass headspace sampling vials. Following sampling, the SPME fibers were introduced directly into a modified ESI source, enabling rapid and safe DESI of the toxic compounds. A SYNAPT HDMS instrument was used to acquire time-aligned parallel (TAP) fragmentation data, which provided both ion mobility and MS(n) (n = 2 or 3) data useful for the confirmation of CWA. Unique ion mobility profiles were acquired for each compound and characteristic product ions of the ion mobility separated ions were produced in the Triwave transfer collision region. Up to six full scanning MS(n) spectra, containing the [M + H](+) ion and up to seven diagnostic product ions, were acquired for each CWA during SPME fiber analysis. A rapid screening approach, based on the developed methodology, was applied to several typical forensic media, including Dacron sampling swabs spiked with 5 microg of CWA. Background interference was minimal and the spiked CWA were readily identified within one minute on the basis of the acquired ion mobility and mass spectrometric data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».