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Enregistrement W2024925177 · doi:10.1021/ac900718q

Development of the Space-Resolved Solid-Phase Microextraction Technique and Its Application to Biological Matrices

2009· article· en· W2024925177 sur OpenAlexafffund
Xu Zhang, Jibao Cai, Ken D. Oakes, François Breton, Mark R. Servos, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Water Network
Mots-clésSolid-phase microextractionChemistryAgaroseChromatographyAnalyteDetection limitMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Gas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To facilitate rapid in situ analyte monitoring within heterogeneous samples, a space-resolved solid phase microextraction (SR-SPME) technique was developed that utilized miniaturized segmented fibers. Initially, a multilayered agarose gel was used to determine the effects of diffusion-based mass transfer and fiber dimension on the space-resolving capability of SPME. For diazepam within agarose gel, the SR-SPME limit of detection was 2.5 ng/mL, with a linear dynamic range up to 500 ng/mL. The efficacy of the SR-SPME technique was further evaluated within diverse biological matrices (onion bulb, fish muscle, and adipose tissues) containing stratified pharmaceutical analytes. Empirically, the results agreed well with established techniques such as microdialysis and liquid extraction, but SR-SPME was simpler to implement, displayed higher spatial resolution, and was more cost-effective than traditional approaches. Additionally, the segmented design of the SPME fibers and stepwise desorption protocols offer potential advantages within high throughput applications.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,876

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations66
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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