Development of generic liquid chromatography-mass spectrometry methods using experimental design
Notice bibliographique
Résumé
Standard approaches to development of liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) methods, either ion-pairing or reversed-phase liquid chromatography, have been through trial and error or intentional variation of experimental factors. These approaches to method optimization fail to take into account interactions between experimental factors and therefore the results may not be optimal for the combination of experimental factors. Another approach to optimization is through the use of chemometrics. Chemometric approaches can be more efficient than trial and error or intentional variation because chemometrics make use of multivariate designs; experimental factors are varied simultaneously at the various levels. Therefore chemometrics can take into account interactions between factors. The goal of this study was to develop a generic ion-pair LC-MS method for the analysis of acidic compounds using a chemometric approach called design of experiments (DOE). Four acidic compounds which cover three classes of acidic functional groups: 1-naphthyl phosphate (1), 1-naphthalenesulfonic acid (2), 2-naphthalenesulfonic acid (3), and (1-naphthoxy)acetic acid (4) were used as model compounds to develop the generic method. This study illustrates that LC-MS conditions can be optimized efficiently with minimal amount of experimentation using a chemometric approach to experimental design.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».