Application of an integrated matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight, electrospray ionization mass spectrometry and tandem mass spectrometry approach to characterizing complex polyol mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Polyols are being used in a wide range of industrial applications including surfactants and precursors for grafted polymers. The characterization of polyols is of significance in correlating compositions and structures with their properties. We illustrate two real world examples where traditional analytical methods including GPC and NMR failed to reveal compositional differences, but the combination of matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF), electrospray ionization mass spectrometry (ESI MS), and MS/MS can produce compositional information required for problem solving. The first example involves failure analysis of four ethylene oxide and propylene oxide (EO/PO) copolymer products. The results from the mass spectrometry analysis unequivocally demonstrate that one of the samples has a small variation in copolymer composition, leading to its abnormal activity. The second example is in the area of deformulation of complex polyol mixtures. Two samples displaying similar properties and activities were found to be two different polyol blends. One of the samples is a more cost-effective product. These examples demonstrate that MALDI, ESI MS, and MS/MS should be seriously considered as an integrated component of an overall polyol characterization program in product failure analysis and deformulation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».