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Enregistrement W2118310130 · doi:10.1002/rcm.1020

Product ion scanning using a Q‐q‐Q <sub>linear ion trap</sub> (Q TRAP <sup>TM</sup> ) mass spectrometer

2003· article· en· W2118310130 sur OpenAlexaff
James W. Hager, J. C. Yves Le Blanc

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensFlex (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadrupole ion trapChemistryIon trapMass spectrometryTriple quadrupole mass spectrometerIonHybrid mass spectrometerAnalytical Chemistry (journal)Quadrupole mass analyzerFragmentation (computing)QuadrupoleSelected reaction monitoringSpectrometerIon sourceAtomic physicsTandem mass spectrometryPhysicsOpticsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of a Q-q-Q(linear ion trap) instrument to obtain product ion spectra is described. The instrument is based on the ion path of a triple quadrupole mass spectrometer with Q3 operable as either a conventional RF/DC quadrupole mass filter or a linear ion trap mass spectrometer with axial ion ejection. This unique ion optical arrangement allows de-coupling of precursor ion isolation and fragmentation from the ion trap itself. The result is a high sensitivity tandem mass spectrometer with triple quadrupole fragmentation patterns and no inherent low mass cut-off. The use of the entrance RF-only section of the instrument as accumulation ion trap while the linear ion trap mass spectrometer is scanning enhances duty cycles and results in increased sensitivities by as much as a factor of 20. The instrument is also capable of all of the triple quadrupole scans including multiple-reaction monitoring (MRM) as well as precursor and constant neutral loss scanning. The high product ion scanning sensitivity allows the recording of useful product ion spectra near the MRM limit of quantitation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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