Surfactant‐mediated matrix‐assisted laser desorption/ionization time‐of‐flight mass spectrometry of small molecules
Notice bibliographique
Résumé
A variety of surfactants have been tested as matrix-ion suppressors for the analysis of small molecules by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of flight mass spectrometry. Their addition to the common matrix alpha-cyano-4-hydroxycinnamic acid (CHCA) greatly reduces the presence of matrix-related ions when added at the appropriate mole ratio of CHCA/surfactant, while still allowing the analyte signal to be observed. A range of cationic quaternary ammonium surfactants, as well as a neutral and anionic surfactant, was tested for the analysis of phenolics, phenolic acids, peptides and caffeine. It was found that the cationic surfactants, particularly cetyltrimethylammonium bromide (CTAB), were suitable for the analysis of acidic analytes. The anionic surfactant, sodium dodecyl sulfate, showed promise for peptide analysis. For trialanine, the detection limit was observed to be in the 100 femtomole range. The final matrix/surfactant mole ratio was a critical parameter for matrix ion suppression and resulting intensity of analyte signal. It was also found that the mass resolution of analytes was improved by 25-75%. Depth profiling of sample spots, by varying the number of laser shots, revealed that the surfactants tend to migrate toward the top of the droplet during crystallization, and that it is likely that the analyte is also enriched in this surface region. Here, higher analyte/surfactant concentration would reduce matrix-matrix interactions (known to be a source of matrix-derived ions).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».