MALDI-TOF-MS Analysis of Droplets Prepared in an Electrodynamic Balance: “Wall-less” Sample Preparation
Notice bibliographique
Résumé
Methodology enabling mass spectral analysis of the composition of droplet(s) prepared in an electrodynamic balance (EDB) by matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) is described. The dc field surrounding the electrodynamic balance was manipulated to eject single droplets at a time from the EDB thereby causing their deposition onto a MALDI sample plate precoated with matrix. When the laser was directed onto the droplet(s) and held stationary, marked gains in the signal-to-noise and signal-to-background ratios were realized with each subsequent mass spectrum due to the suppression of matrix cluster ion formation. Optical microscopy of the plate, after 1024 laser shots were fired at eight droplets that had been deposited one on top of the other, revealed a residual island of droplet matter (area approximately 3.1 x 10(-9) m2) inside the region where the crystalline matrix had been ablated away within the laser spot (area approximately 1.6 x 10(-8) m2). Removing the predried crystalline matrix layer and, instead, adding matrix into the starting solution was found to be a more effective means of suppressing matrix cluster ion formation. The chemical composition of the droplet(s) prepared in the EDB is discussed with regard to sample preconcentration, the images of the laser spot after MALDI, matrix cluster ion suppression, and the possibility for improved quantitation and detection limits by MALDI-TOF-MS.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».