From the environment to NMR: water suppression for whole samples in their native state
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context Environmental samples are best analysed in their native state, with minimal sample preparation, to fully understand the complex interactions and processes occurring in environmental systems. Nuclear magnetic resonance spectroscopy is a powerful tool used to study environmental samples but sample pre-treatment is often required to remove water and improve analysis. We introduce an experimental approach to remove water signals from environmental samples in their natural state, which opens the door to intact sample analysis and more environmentally relevant science. Abstract Studying environmental samples in their natural state is critical as drying, fractionating or extractions can alter the composition, structure, conformation and biological activity, as well as perturb essential interfaces and domains. Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is a powerful and versatile tool that provides unprecedented levels of information regarding structure and interactions. Both high-resolution magic-angle-spinning and comprehensive-multiphase NMR probes facilitate the study of natural multiphase samples. 1H NMR spectroscopy is the most sensitive and provides unique information on swollen components and interfaces. However, samples such as plants, organisms and soil have a high aqueous content and a range of free, exchanging and bound water, leading to a broad and intense water signal that can span the entire 1H spectral region masking information from other components. In this manuscript, a water suppression approach termed Tailored Water suppression for Inhomogeneous Natural Samples (TWINS) is developed out of a practical need to study samples in their native state. TWINS builds upon the most effective approach to date (SPR-W5-WATERGATE) for natural samples with the addition of various elements to make the approach effective in the most challenging systems. TWINS was demonstrated on a range of environmental samples in both 1-D and 2-D NMR experiments. A lock capillary was developed to separate the lock solvent from the sample, further reducing sample alteration. In summary the more challenging the sample, the more TWINS outperformed conventional approaches. In turn this increases the range and diversity of samples that can be studied in their natural state critical for a wide variety of fields and applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».