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Enregistrement W2127770298 · doi:10.1039/c0an00331j

Desorption electrospray ionization-mass spectrometry for the detection of analytes extracted by thin-film molecularly imprinted polymers

2010· article· en· W2127770298 sur OpenAlexaff
Geert Van Biesen, Justin M. Wiseman, Jessica Li, Christina S. Bottaro

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesEdgewood Chemical Biological Center
Mots-clésAnalyteChemistryMolecularly imprinted polymerMass spectrometryChromatographyDetection limitDesorptionElectrosprayDesorption electrospray ionizationAqueous solutionElectrospray ionizationExtraction (chemistry)Tap waterAnalytical Chemistry (journal)IonizationChemical ionizationSelectivityAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desorption electrospray ionization-mass spectrometry (DESI-MS) is a powerful technique for the analysis of solid and liquid surfaces that has found numerous applications in the few years since its invention. For the first time, it is applied to the detection of analytes extracted by molecularly imprinted polymers (MIPs) in a thin-film format. MIPs formed with 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) as the template were used for the extraction of this analyte from aqueous solutions spiked at concentrations of 0.0050-2.0 mg L(-1) (approximately 2 x 10(-8) to approximately 1 x 10(-5) M). The response was linear up to 0.50 mg L(-1), and then levelled off due to saturation of the active sites of the MIP. In MS/MS mode, the signal at 0.0050 mg L(-1) was still an order of magnitude higher than the signal of a blank. The MIP DESI-MS approach was also used for the analysis of tap water and river water spiked with 2,4-D and four analogues, which indicated that these analogues were also extracted to various extents. For practical applications of the MIP, a detection technique is required that can distinguish between these structurally similar compounds, and DESI-MS fulfills this purpose.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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