Wall-less sample preparation of <i>μ</i>m-sized sample spots for femtomole detection limits of proteins from liquid based UV-MALDI matrices
Notice bibliographique
Résumé
Previously, we introduced wall-less sample preparation (WaSP), technology that involves the use of an electrodynamic balance (EDB) to prepare microm-sized sample spots for analysis by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS). In that work we demonstrated the detection of femtomole quantities of a low molecular weight peptide and a hydrophobic ester (both <600 Da). Here we use WaSP to test the hypothesis that the use of small sample spot sizes and an instrument equipped with delayed extraction would increase the analytical utility of liquid sample spots for peptide and protein (>2500 Da) analysis by UV-MALDI-TOF-MS (Sze et al.; J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1998, 9, 166-174). To aid the optimization of preparing microm-sized sample spots by WaSP, optical microscopy and mass spectrometry were used to investigate nonvolatile solute concentration effects on droplet fission and sample spot size, modifications of the EDB electric field to control droplet ejection, and the use of multiple droplet deposition to increase sample loading. Also described is a rapid deposition mode of operation for WaSP that allows single droplets generated at 1 Hz to be levitated briefly ( approximately 500 ms) before being ejected autonomously and deposited as a concentrated sample spot with a spatial accuracy of +/-5 microm. To test the sensitivity of the method, one hundred glycerol droplets (270 pL each, 27 nL total) each containing 32 amol lysozyme were deposited on top of each other one-at-a-time to create a single sample spot. Using a mass spectrometer equipped with delayed extraction to analyze this sample spot, we verified the hypothesis of Sze et al. by achieving detection limits three orders of magnitude below that previously observed for the detection of a protein by UV-MALDI-TOF-MS with a chemical-doped liquid matrix sample preparation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».