A chemically relevant artificial fingerprint material for the cross-comparison of mass spectrometry techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of a chemically relevant artificial fingerprint material as well as a preliminary method for artificial fingerprint deposition for mass spectrometric analysis and chemical imaging is presented. The material is an emulsified combination of artificial eccrine and sebaceous components designed to mimic the chemical profile of a latent fingerprint. In order to deposit this material in a manner that resembles a latent fingerprint, an artificial fingerprint stamp, created using 3-D printing, was used. Development of this material was spurred by the inability to cross-compare mass spectrometric techniques using real fingerprint deposits because of their inherent heterogeneity. To determine how well this material mimicked the chemical composition of actual fingerprint deposits, ambient ionization mass spectrometry and secondary ion mass spectrometry techniques were used to compare the signatures of the artificial and real fingerprint deposits. Chemical imaging comparisons of the artificial fingerprints across different imaging platforms are also presented as well as a comparison using fingerprint development agents. The use of a material such as this may provide a way to compare the capabilities of different techniques in analyzing a sample as complex as a fingerprint as well as providing a method to create fingerprints with controlled amounts of exogenous material for research and technique validation purposes.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle