Systematic optimization of exhaustive electrokinetic injection combined with micellar sweeping in capillary electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
The combination of exhaustive electrokinetic injection and sweeping micellar electrokinetic chromatography (sweeping-MEKC) in capillary electrophoresis often provides a several thousand-fold improvement in concentration detection limit. However, reproducibility of this method has been a major issue that often prevents its use as a quantitative tool for the analysis of ultra-trace analytes in complex matrices. In this paper, we demonstrate that such a technique can be systematically optimized with five key factors: the conductivity of the sample solution, the conductivities of the separation buffers, the fraction of the capillary that is filled with the high conductivity buffer, the electrokinetic injection time, and the surfactant concentration. By controlling the sample conductivity, we were able to achieve highly reproducible results, while still maintaining the sensitivity of field-amplified sample injection. At optimal conditions, we were able to analyze three amine drugs (amphetamine, methamphetamine, and methylenedioxymethamphetamine) with limits of detection of 6 to 8 pg ml(-1) (ppt), which is a several thousand-fold improvement over normal sample injection using CE with a photodiode array detector.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».