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Enregistrement W2093359817 · doi:10.1016/s1044-0305(01)00261-6

Lithium and transition metal ions enable low energy collision-induced dissociation of polyglycols in electrospray ionization mass spectrometry

2001· article· en· W2093359817 sur OpenAlexafffund
Rui Chen, Liang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryElectrospray ionizationCollision-induced dissociationTandem mass spectrometryReagentElectrosprayDissociation (chemistry)AdductAnalytical Chemistry (journal)IonChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrospray ionization tandem mass spectrometry has the potential to be widely used as a tool for polymer structural characterization. However, the backbones or molecular chains of many industrial polymers including functional polyglycols are often difficult to dissociate in tandem mass spectrometers using low energy collision-induced dissociation (CID). We present a method that uses Li+ and transition metal ions such as Ag+ as the cationization reagents for electrospray ionization in an ion trap mass spectrometer. It is shown that lithium and transition metal polyglycol adduct ions can be readily fragmented with low energy CID. Comparative results from different cationization reagents in their abilities of producing both MS spectra and CID spectra are shown. This method opens the possibility of using conventional and readily available low energy CID tandem MS to study polyglycol structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations69
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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