The use of isoprene as a novel dopant in negative ion atmospheric pressure photoionization mass spectrometry coupled to high‐performance liquid chromatography
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: As in the case with positive ion atmospheric pressure photoionization (PI-APPI), the addition of dopants significantly improves the sensitivity of negative ion APPI (NI-APPI). However, the research on dopant-assisted-NI-APPI has been quite limited compared to the studies on dopant-assisted PI-APPI. This work presents the potential of isoprene as a novel dopant for NI-APPI. METHODS: Thirteen compounds, possessing suitable gas-phase ion energetic properties in order to make stable negative ions, were selected. Dopants were continuously introduced into a tee junction prior to the ion source through a fused-silica capillary, while analytes were directly injected into the same tee. Then both were mixed with the continuous solvent from high-performance liquid chromatography (HPLC), nebulized, and entered the source. The nebulized stream was analyzed by APPI tandem quadrupole mass spectrometry in the negative ion mode. RESULTS: The results obtained using isoprene were compared with those obtained by using toluene as a dopant and dopant-free NI-APPI. Isoprene enhanced the ionization intensities of the studied compounds, which were found to be comparable and, in some cases, more effective than toluene. The mechanisms leading to the observed set of negative analyte ions were also discussed. Because in NI-APPI, thermal electrons, which are produced during the photoionization of a dopant, are considered the main reagent ions, both isoprene and toluene promoted the ionization of analytes through the same mechanisms, as expected. CONCLUSIONS: Isoprene was shown to perform well as a novel dopant for NI-APPI. Isoprene has a high photoabsorption cross section in the VUV region; therefore, its photoionization leads to a highly effective production of thermal electrons, which further promotes the ionization of analytes. In addition, isoprene is environmentally benign and less toxic compared to currently used dopants.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».