MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973264865 · doi:10.1021/ac2004899

Pre-Equilibrium Solid-Phase Microextraction of Free Analyte in Complex Samples: Correction for Mass Transfer Variation from Protein Binding and Matrix Tortuosity

2011· article· en· W1973264865 sur OpenAlexaff
Xu Zhang, Ken D. Oakes, Md Ehsanul Hoque, Di Luong, Chris D. Metcalfe, Janusz Pawliszyn, Mark R. Servos

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionChemistryAnalyteChromatographySample preparationMatrix (chemical analysis)MicrodialysisAnalytical Chemistry (journal)TortuosityMass spectrometryGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate measurement of free analyte concentrations within complex sample matrixes by pre-equilibrium solid-phase microextraction (SPME) has proven challenging due to variations in mass uptake kinetics. For the first time, the effects of the sample binding matrix and tortuosity on the kinetics of analyte extraction (from the sample to the SPME fiber) are demonstrated to be quantitatively symmetrical with those of the desorption of preloaded deuterated standards (from the fiber to the sample matrix). Consequently, kinetic calibration methods can be employed to correct for variation in SPME sampling kinetics, facilitating the application of pre-equilibrium SPME within complex sample systems. This approach was applied ex vivo to measure pharmaceuticals in fish muscle tissues, with results consistent with those obtained from equilibrium SPME and microdialysis. The developed method has the inherent advantages of being more accurate, precise, and reproducible, thus providing the framework for applications where rapid measurement of free analyte concentrations (within complicated sample matrixes such as biological tissues, sediment, and surface water) are required.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetAnalytical chemistry methods developmentTravaux en français237 207