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Enregistrement W2163310011 · doi:10.1002/elps.200900517

Decoupling CE and ESI for a more robust interface with MS

2010· article· en· W2163310011 sur OpenAlexaff
E. Jane Maxwell, Xuefei Zhong, Hong Zhang, Nikita van Zeijl, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecoupling (probability)Interface (matter)Materials scienceComputer scienceChemistryEngineeringComposite materialControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An interface for CE-ESI-MS that decouples both the electrical and the solution flow rate requirements of the separation and ionization processes is presented. The interface uses a tapered and beveled stainless steel hollow needle surrounding the separation capillary terminus so that the inside of the electrode acts as the CE outlet vial and the outside tip acts as the electrospray emitter. No capillary pre-treatment is required, enabling the use of capillaries with any type of surface modification. A chemical modifier solution is introduced through a second capillary connected to the needle via a tee junction and can be used to improve the compatibility of the CE BGE with electrospray. The flow rate of modifier solution can be as low as 0.1 microL/min, much less than that in a typical sheath-flow interface, thus minimizing dilution of the CE effluent in order to maximize sensitivity. The presence of the modifier solution also allows the use of neutral-coated capillaries for protein analysis by CE-MS without using an assisting pressure, despite the absence of EOF under these conditions. The interface is easily integrated into a commercial CE instrument, such that all operations can be carried out by the automated controls. Compared with a commercial sheath-flow CE-MS interface operating under optimized conditions, LODs for amino acids were, on average, improved fivefold.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations149
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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