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Enregistrement W1971958373 · doi:10.1021/ac5042445

Reactive DESI-MS Imaging of Biological Tissues with Dicationic Ion-Pairing Compounds

2015· article· en· W1971958373 sur OpenAlexafffund
Dragos Lostun, Consuelo J. Perez, Peter Licence, David A. Barrett, Demian R. Ifa

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryDicationFragmentation (computing)Mass spectrometryTandem mass spectrometryIonElectrospray ionizationAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work illustrates reactive desorption electrospray ionization mass spectrometry (DESI-MS) with a stable dication on biological tissues. Rat brain and zebra fish tissues were investigated with reactive DESI-MS in which the dictation forms a stable bond with biological tissue fatty acids and lipids. Tandem mass spectrometry (MS/MS) was used to characterize the dication (DC9) and to identify linked lipid-dication compounds formed. The fragment m/z 85 common to both DC9 fragmentation and DC9-lipid fragmentation was used to confirm that DC9 is indeed bonded with the lipids. Lipid signals in the range of m/z 250-350 and phosphoethanolamines (PE) m/z 700-800 observed in negative ion mode were also detected in positive ion mode with reactive DESI-MS with enhanced signal intensity. Reactive DESI-MS imaging in positive ion mode of rat brain and zebra fish tissues allowed enhanced detection of compounds commonly observed in the negative ion mode.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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