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Enregistrement W2113627824 · doi:10.1002/rcm.4439

The reactions of H <sub>3</sub> O <sup>+</sup> , NO <sup>+</sup> and O with several flavourant esters studied using selected ion flow tube mass spectrometry

2010· article· en· W2113627824 sur OpenAlexaff
Liana Iachetta, Lada Malek, Brian Ross

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAdductMass spectrometryIonFragmentation (computing)Mass spectrumAnalytical Chemistry (journal)Medicinal chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reactions of H(3)O(+), NO(+), and O(2) (+) with nineteen ester compounds occurring naturally in plants, and having important flavourant properties, were examined using selected ion flow tube mass spectrometry (SIFT-MS). The H(3)O(+) reactions primarily generate [R(1)COOR(2).H](+), and may also produce [R(2)](+) fragment ions and/or fragmentation within the ester linkage. Collisional association/adduct ions, [R(1)COOR(2).NO](+), are the main products formed in the NO(+) reactions, although the carboxyl fragment ion is also detected frequently. The identification of the parent compound may be made more easily in the H(3)O(+) and NO(+) reactions. The inclusion of O(2) (+) reactions in the analysis provides additional information, which may be applied when the identity of a parent compound cannot be determined solely from the H(3)O(+) and NO(+) analysis. Consideration of the product ions generated with the three precursors suggests that SIFT-MS can differentiate between many of the esters investigated, including isomers, although the product ions generated in the reactions with some esters are too similar to allow independent quantification. Our data therefore suggest that SIFT-MS may be a useful tool to rapidly analyse and quantify flavourant esters in complex gas mixtures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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