MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153772096 · doi:10.1139/cjc-2014-0260

Time-resolved electrospray mass spectrometry — a brief history

2014· article· en· W2153772096 sur OpenAlexaffvenue
Cristina Lento, Gerald F. Audette, Derek J. Wilson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillisecondChemistryMass spectrometryHydrogen–deuterium exchangeElectrospray ionizationFolding (DSP implementation)Flow chemistryMicrofluidicsInstrumentation (computer programming)Substrate (aquarium)NanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review describes the evolution of time-resolved electrospray ionization mass spectrometry (TRESI-MS), a technology that was developed in large part at Western University. TRESI-MS was initially designed to characterize rapid chemical and biochemical reactions occurring on the millisecond time scale without need for a chromophore. Early TRESI-MS setups usually consisted of continuous-flow rapid mixers with a fixed tee for analysis of a single time point, and later adjustable reaction chamber devices allowing for automatic tracking of the reaction over time. Advances in instrumentation design over the years have resulted in improved time resolution, with microfluidic device implementation allowing for coupling to hydrogen−deuterium exchange (HDX) experiments. Areas of application that will be discussed include the investigation of protein folding intermediates, identification of enzyme−substrate intermediates in the pre-steady state, and the use of time-resolved HDX to study the dynamics of weakly structured protein regions. While some limitations still persist with the method, the continued development of TRESI-MS and related approaches paves the way to a promising future and the study of unexplored application areas.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,009

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ChemistryMême sujetMass Spectrometry Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207