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Enhanced detection of porphyrins by capillary electrophoresis-laser induced fluorescence

2002· article· en· W2044559111 sur OpenAlexaff
Jeremy E. Melanson, Charles A. Lucy

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCapillary electrophoresisRepeatabilityChromatographyLaser-induced fluorescenceFluorescenceSodium dodecyl sulfateDetection limitElectrophoresisDilutionAnalytical Chemistry (journal)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A highly sensitive technique for the analysis of urinary porphyrins using capillary electrophoresis (CE) coupled with laser-induced fluorescence (LIF) detection is reported. Separation of mesoporphyrin IX, coproporphyrin, uroporphyrin and the penta-, hexa- and heptacarboxylic acid porphyrins was achieved in 11 min using a 10 mM 2-(N-cyclohexylamino)ethanesulfonic acid (CHES, pH 10) -75 mM sodium dodecyl sulfate (SDS) buffer. Migration time and peak area repeatability were less than 1 and 5% relative standard deviation (RSD), respectively. Limits of detection of 20 pM (2 x 10(-11) M) were achieved employing the recently introduced Nichia violet diode laser for excitation at 400 nm. This represents an enhancement in sensitivity of over two orders of magnitude compared to previous reports. This high sensitivity for urinary porphyrins was demonstrated through the quantification of coproporphyrin and uroporphyrin in urine samples after up to a 100-fold dilution.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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