Automated Tandem Mass Spectrometry by Orthogonal Acceleration TOF Data Acquisition and Simultaneous Magnet Scanning for the Characterization of Petroleum Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
The automated acquisition of the product ion spectra of all precursor ions in a selected mass range by using a magnetic sector/orthogonal acceleration time-of-flight (oa-TOF) tandem mass spectrometer for the characterization of complex petroleum mixtures is reported. Product ion spectra are obtained by rapid oa-TOF data acquisition and simultaneous scanning of the magnet. An analog signal generator is used for the scanning of the magnet. Slow magnet scanning rates permit the accurate profiling of precursor ion peaks and the acquisition of product ion spectra for all isobaric ion species. The ability of the instrument to perform both high- and low-energy collisional activation experiments provides access to a large number of dissociation pathways useful for the characterization of precursor ions. Examples are given that illustrate the capability of the method for the characterization of representative petroleum mixtures. The structural information obtained by the automated MS/MS experiment is used in combination with high-resolution accurate mass measurement results to characterize unknown components in a polar extract of a refinery product. The exhaustive mapping of all precursor ions in representative naphtha and middle-distillate fractions is presented. Sets of isobaric ion species are separated and their structures are identified by interpretation from first principles or by comparison with standard 70-eV EI libraries of spectra. The utility of the method increases with the complexity of the samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».