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Enregistrement W2133302568 · doi:10.1002/rcm.2515

Comparison of flow injection analysis electrospray mass spectrometry and tandem mass spectrometry and electrospray high‐field asymmetric waveform ion mobility mass spectrometry and tandem mass spectrometry for the determination of underivatized amino acids

2006· article· en· W2133302568 sur OpenAlexaff
Margaret McCooeye, Zoltán Mester

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyTandem mass spectrometryElectrospray ionizationMass spectrometryProtein mass spectrometryElectrosprayIon-mobility spectrometrySample preparation in mass spectrometrySelected reaction monitoringDerivatizationAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty proteinogenic amino acids (AAs) were determined without derivatization using flow injection analysis followed by electrospray ionization mass spectrometry and tandem mass spectrometry (ESI-MS and ESI-MS/MS) and electrospray ionization high-field asymmetric waveform ion mobility mass spectrometry and tandem mass spectrometry (ESI-FAIMS-MS and ESI-FAIMS-MS/MS), in positive and negative ionization modes. Three separate sets of ESI-FAIMS conditions were used for the separation and detection of the 20 AAs. Typically ESI-FAIMS-MS showed somewhat improved sensitivity and significantly better signal-to-noise ratios than ESI-MS mainly due to the elimination of background noise. However, the difference between ESI-FAIMS-MS and ESI-MS/MS was significantly less. ESI-FAIMS was able to partially or completely resolve all the isobaric amino acid overlaps such as leucine, isoleucine and hydroxyproline or lysine and glutamine. Detection limits for the amino acids in ESI-FAIMS-MS mode ranged from 2 ng/mL for proline to 200 ng/mL for aspartic acid. Overall, ESI-FAIMS-MS is the preferred method for the quantitative analysis of AAs in a hydrolyzed yeast matrix.

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)0,004
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 consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0070,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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