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Enregistrement W2103571642 · doi:10.1002/jms.2953

The use of mass defect in modern mass spectrometry

2012· article· en· W2103571642 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryChemistryMassMass spectrumAnalyteAnalytical Chemistry (journal)Resolution (logic)Function (biology)MoleculeMass spectrometry imagingCombinatorial chemistryChromatographyOrganic chemistryArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass defect is defined as the difference between a compound's exact mass and its nominal mass. This concept has been increasingly used in mass spectrometry over the years, mainly due to the growing use of high resolution mass spectrometers capable of exact mass measurements in many application areas in analytical and bioanalytical chemistry. This article is meant as an introduction to the different uses of mass defect in applications using modern MS instrumentation. Visualizing complex mass spectra may be simplified with the concept of Kendrick mass by plotting nominal mass as a function of Kendrick mass defect, based on hydrocarbons subunits, as well as slight variations on this theme. Mass defect filtering of complex MS data has been used for selectively detecting compounds of interest, including drugs and their metabolites or endogenous compounds such as peptides and small molecule metabolites. Several strategies have been applied for labeling analytes with reagents containing unique mass defect features, thus shifting molecules into a less noisy area in the mass spectrum, thus increasing their detectability, especially in the area of proteomics. All these concepts will be covered to introduce the interested reader to the plethora of possibilities of mass defect analysis of high resolution mass spectra.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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