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Enregistrement W2005494251 · doi:10.1002/rcm.4787

Folded emitters for nanoelectrospray ionization mass spectrometry

2010· article· en· W2005494251 sur OpenAlexafffund
Andrea E. Kirby, Mais J. Jebrail, Hao Yang, Aaron R. Wheeler

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanada Research Chairs
Mots-clésChemistryCommon emitterAnalyteMass spectrometryCapillary actionElectrospray ionizationChromatographyIonizationCapillary electrophoresis–mass spectrometryElectrosprayAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyOptoelectronicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrospray ionization (ESI) has revolutionized mass spectrometry (MS), providing a facile method for the ionization of macromolecules for analysis by mass. The development of nanoESI-MS has further extended the utility of ESI-MS, permitting the analysis of small-volume samples with enhanced sensitivity over conventional ESI-MS. Traditional nanoESI-MS experiments use pulled-glass capillary emitters, which are expensive to purchase and require specialized instruments and training to fabricate in-house. Furthermore, these emitters suffer from problems including clogging, sample contamination, and irreproducible spray stability. Here, we report a new emitter for nanoESI-MS, made by folding small pieces of polyimide tape. In comparison with conventional pulled-glass capillary emitters, the new emitters are inexpensive and simple to make. Their low cost makes them disposable after a single use, such that sample contamination or clogging is never a problem. Emitter performance has been evaluated for diverse analytes encompassing a large mass range, including small molecules, peptides, proteins, and synthetic polymers. In all cases, the performance is similar to that of pulled-glass capillary emitters, with the advantages of low cost, ease of use, and disposability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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