Nonlinear Signal Response in Electrospray Mass Spectrometry: Implications for Quantitation of Arsenobetaine Using Stable Isotope Labeling by Liquid Chromatography and Electrospray Orbitrap Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Isotope amount ratio measurements by electrospray ionization mass spectrometry show large systematic biases. Moreover, the signal ratio response can vary nonlinearly with respect to the amount ratio depending on the concentration of the analyte or coeluting matrix components, among other things. Since isotope dilution relies inherently on the linearity of response, accurate quantitation is then more difficult to achieve. In this study, we outline a method to eliminate the quantitation errors due to the effects of the nonlinear signal response. The proposed approach is a hybrid of the method of standard additions and isotope dilution allowing correction for nonlinear trend. As a proof of concept, determination of arsenobetaine content in fish tissue was performed using liquid chromatography coupled with a linear quadrupole ion trap (LTQ) Orbitrap mass spectrometer. The nonlinear isotope dilution method could, in principle, be applied to correct isotope ratio measurement biases in popular relative quantitation methods of biomolecules such as stable isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC), isotope-coded affinity tag (ICAT), or isobaric tags for relative and absolute quantification (iTRAQ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».