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Enregistrement W1993305538 · doi:10.1021/es903042s

Online High-Performance Size Exclusion Chromatography−Nuclear Magnetic Resonance for the Characterization of Dissolved Organic Matter

2009· article· en· W1993305538 sur OpenAlexaff
Gwen C. Woods, Myrna J. Simpson, Brian P. Kelleher, Margaret McCaul, William L. Kingery, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSize-exclusion chromatographyChemistryNuclear magnetic resonance spectroscopyGel permeation chromatographyDissolved organic carbonHomogeneousChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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