Generic serial and parallel on‐line direct‐injection using turbulent flow liquid chromatography/tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The development of turbulent flow chromatography (TFC) has enabled considerable growth in the utility of on-line direct-injection technologies. TFC has now become established in a large number of varied analytical environments, particularly drug discovery/pharmacokinetics, metabolite profiling, combinatorial library purification, pre-clinical and clinical GLP applications. The utility of turbulent flow technology for in-house pre-clinical and clinical quantitative applications has necessitated extensive valve-cleaning procedures, and consequently lengthy cycle-times, to effectively remove the system carry-over. In-house requirements for assay validation require carry-over less than 20% of the lowest level of quantification (LLOQ), corresponding to 0.02% carry-over for a linear calibration range incorporating 3 orders. A generic turbulent flow chromatography protocol has been developed for drug discovery that incorporates polymeric turbulent flow extraction (cyclone) with C18-based reverse-phase chromatography. Further, multiple wash steps are incorporated within the methodology to meet in-house requirements for carry-over. Selection of novel switching-valve materials based on polyarylethyl ketone (PAEK) and Hastelloy/Valcon E autosampler injection hardware has enabled us to significantly impact the cycle-time required to reduce carry-over. Consequently, optimal usage of switching valves has enabled parallel operation for a generic on-line direct-injection methodology to successfully reduce the total cycle-time. Overall reductions from 4 min per sample to 90 s per sample are shown with comparable data quality using a proprietary target molecule from 0.1-100 ng/mL. This paper describes the hardware configuration and methodologies utilized to perform generic serial and parallel on-line direct-injection using a Turboflow HTLC 2300 system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».