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Enregistrement W1986917613 · doi:10.1021/ac0301548

On-Column Sample Enrichment for Capillary Electrophoresis Sheathless Electrospray Ionization Mass Spectrometry:  Evaluation for Peptide Analysis and Protein Identification

2003· article· en· W1986917613 sur OpenAlexfundno aff
George M. Janini, Ming Zhou, Li‐Rong Yu, Josip Blonder, Michelle Gignac, Thomas P. Conrads, Haleem J. Issaq, Timothy D. Veenstra

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésChemistryChromatographyCapillary electrophoresis–mass spectrometryCapillary electrophoresisAnalyteElectrospray ionizationMass spectrometryDetection limitElectrosprayTandem mass spectrometryCapillary electrochromatographyAnalytical Chemistry (journal)Sample preparationCapillary actionElectrophoresis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although several designs have been advanced for coupling sample enrichment devices to a sheathless electrospray ionization-mass spectrometry (MS) interface on a capillary electrophoresis (CE) column, most of these approaches suffer from difficulties in fabrication, and the CE separation efficiency is degraded as a result of the presence of coupling sleeves. We have developed a design that offers significant improvements in terms of ease of fabrication, durability, and maintenance of the integrity of the CE-separated analyte zones. Capillaries with different inside and outside diameters were evaluated to optimize the performance of the CE-MS system, resulting in a mass limit of detection of 500 amol for tandem MS analysis of a standard peptide using a 20-microm-i.d. capillary. The improved design incorporates an efficient method to preconcentrate a sample directly within the CE capillary followed by its electrophoretic separation and detection using a true zero dead-volume sheathless CE-MS interface. Testing of this novel CE-MS system showed its ability to characterize proteomic samples such as protein digests, in-gel-digested proteins, and hydrophobic peptides as well as to quantitate ICAT-labeled peptides.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations58
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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