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Enregistrement W2139070255 · doi:10.1002/rcm.3675

The effect of laser profile, fluence, and spot size on sensitivity in orthogonal‐injection matrix‐assisted laser desorption/ionization time‐of‐flight mass spectrometry

2008· article· en· W2139070255 sur OpenAlexafffund
Hui Qiao, Victor Spicer, Werner Ens

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome Canada
Mots-clésFluenceChemistryLaserIonizationAnalytical Chemistry (journal)OpticsMass spectrometryIrradiationYield (engineering)IonMaterials sciencePhysicsChromatographyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of incident laser parameters on sensitivity in matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) has been investigated using orthogonal-injection time-of-flight (TOF) instruments. A qualitative comparison was first made between the beam profiles obtained with a N(2) laser and a Nd:YAG laser using 2-m long optical fibers. The N(2) laser gives better sensitivity, consistent with a more uniform fluence distribution and therefore better coverage of the N(2) laser profile. Most of the difference disappears when a 30-m long fiber is used or when the fibers are twisted during irradiation to smooth out the fluence distribution. In more systematic measurements, the total integrated ion yield from a single spot (a measure of sensitivity) was found to increase rapidly with fluence to a maximum, and then saturate or decrease slightly. Thus, the optimum sensitivity is achieved at high fluence. For a fluence near threshold, the integrated yield has a steep (cubic) dependence on the spot size, but the yield saturates at higher fluence for smaller spots. The area dependence is much weaker (close to linear) for fluence values above saturation, with the result that the highest integrated yields per unit area are obtained with the smallest spot sizes. The results have particular relevance for imaging MALDI, where sensitivity and spatial resolution are important figures of merit.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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