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Enregistrement W2047346998 · doi:10.1002/cmr.a.20223

How the 1D‐NOESY suppresses solvent signal in metabonomics NMR spectroscopy: An examination of the pulse sequence components and evolution

2011· article· en· W2047346998 sur OpenAlexaff
Ryan T. McKay

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part A · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTwo-dimensional nuclear magnetic resonance spectroscopyPulse sequenceChemistryNuclear magnetic resonance spectroscopyNuclear Overhauser effectMass spectrometryNuclear magnetic resonanceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyStereochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metabonomics has become an increasingly shared pursuit in international research. Presently the two most common techniques are mass spectrometry and nuclear magnetic resonance (NMR) spectrometry either in isolation or in conjunction. The 1D‐1H‐NOESY is the most utilized (Beckonert et al., Nat Protoc 2007;2:2692–2703) NMR pulse sequence for the collection of metabonomics NMR data from biological samples such as blood plasma, serum, urine, cerebrospinal fluid, sputum, or homogenized tissue extracts. While the 1D version of the 2D‐1H,1H‐NOESY pulse sequence has become widely used in metabonomics studies, the understanding of the mechanism of solvent suppression has not kept pace. This article will examine the mechanisms by which the 1D‐NOESY suppresses solvent signals and detail the pulse sequence's components in terms of function, phase cycle, and performance. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part A 38: 197–220, 2011.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations188
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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