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Enregistrement W2121456685 · doi:10.1002/rcm.351

Analysis of carrageenans by matrix‐assisted laser desorption/ionization and electrospray ionization mass spectrometry. I. <i>kappa</i> ‐Carrageenans

2001· article· en· W2121456685 sur OpenAlexafffund
Suzanne Ackloo, Johan K. Terlouw, Paul J.A. Ruttink, Peter C. Burgers

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryIonElectrospray ionizationAlkali metalMass spectrometryIonizationMass spectrumAnalytical Chemistry (journal)DesorptionInorganic chemistryPhysical chemistryChromatographyOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) and electrospray ionization (ESI) mass spectra of small kappa-carrageenans are reported and discussed. MALDI spectra can be obtained in both positive and negative ion mode. In the absence of extraneous metal ions, positive ions are formed by the attachment of one Na(+) ion to the carrageenan, whereas for negative ions one Na(+) ion is detached from the sulfate group. Multiply charged species are not observed in MALDI. Intense ESI spectra can be obtained in negative ion mode and now multiply charged species are seen. Alkali exchange experiments show that in these small carrageenan anions one, but only one, alkali metal ion is bound in a bidentate coordination with two ionic sulfate groups. G2-type ab initio calculations on model ions HO(-) [M(+)] (-)OH (M = Li, Na, K, Cs), as well as arguments based on a simple Coulombic interaction model, show that the bidentate stabilization energy drops rapidly as the size of the alkali cation increases. Exchange of Na(+) with Li(+) leads to expulsion of the Na(+) ion generating, in ESI, intense multiply charged anions. An attempt is made to rationalize this behavior in terms of hydration effects.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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
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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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