Porous polymer monolith assisted electrospray from a glass microdevice
Notice bibliographique
Résumé
The coupling of a lab-on-a-chip microfluidic device to a nanoelectrospray ionization mass spectrometer has the potential to automate many routine analytical procedures and produce a powerful analytical tool. However, past coupling strategies have relied on complex manufacturing steps including drilling and etching the device to attach a capillary or building a nanospray emitter directly into the device. This study shows that a nanospray emitter can be easily fabricated using a porous polymer monolith (PPM) at the end of a glass microdevice. These devices are able to obtain a stable electrospray at a variety of flow rates (50-500 nL/min) but optimal results are obtained at lower flow rates (50-100 nL/min) compatible with electroosmotic flow processes. The PPM is photo-patterned so that it can be placed in any position within the channel of the device with no dead volume. The porous character and the hydrophobic nature of the PPM both aid in development of a stable electrospray process. Total ion current traces for the constant infusion of leucine-enkephalin and PPG show relative standard errors as low as 4%, and produce mass spectra with good signal-to-noise (S/N 43) from only 2 fmol of material. In addition, multiple experiments in a given day show good repeatability with variability as low as 13%, and the multiple flow paths inherent in the PPM limit sprayer clogging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».