Online High-Performance Size Exclusion Chromatography−Nuclear Magnetic Resonance for the Characterization of Dissolved Organic Matter
Notice bibliographique
Résumé
The substantial heterogeneity of dissolved organic matter (DOM) inhibits detailed chromatographic analysis with conventional detectors as little structural information can be obtained in the presence of extensive coelution. Here we examine the direct hyphenation of high-performance size exclusion chromatography (HPSEC) with nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy to determine how size-distinguished fractions differ in composition. The results support the applicability of using HPSEC to generate more homogeneous fractions of DOM prior to NMR analysis and demonstrate that structure is significantly altered with size. The largest fractions are enriched in carbohydrate- and aromatic-type structures. The midsized material is substantial and is representative of carboxyl-rich alicyclic molecules (CRAMs). The smallest material has strong signatures of material derived from linear terpenoids (MDLT). Both CRAMs and MDLT have been recently hypothesized as major components of DOM, and detection by HPSEC-NMR confirms their existence as unique and separable entities. This preliminary work focuses on NMR hyphenation to HPSEC due to widespread use of HPSEC to characterize DOM. Online hyphenation is useful not only for time-efficient analysis of DOM but also for that of other highly complex samples such as those found in many environmental analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».