Linear and Nonlinear Regimes of Electrospray Signal Response in Analysis of Urine by Electrospray Ionization-High Field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry-MS and Implications for Nontarget Quantification
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative nontarget analysis is intended to provide a measurement of concentration of newly identified components in complex biological or environmental samples for which authentic or labeled standard do not exist. Electrospray ionization-high field asymmetric waveform ion mobility spectrometry-mass spectrometry (ESI-FAIMS-MS) has unique advantages that allowed us to develop a novel approach for quantification of nontarget analytes. In the nontarget analysis of urinary metabolites by ESI-FAIMS-MS, we find it practical and beneficial to analyze highly diluted urine samples. We show that urine extracts can be analyzed directly at very high dilutions (up to 20,000 times) by extending MS analysis times during slow FAIMS scanning. We explore the effects of sample dilution on ionization efficiency and ionization suppression in direct electrospray of complex sample matrixes. We consistently observe two distinct regimes in ESI operation related to the limited ionization capacity of this method. In the linear dynamic concentration range below the limiting ionization capacity, the analytical sensitivity of an analyte is constant and does not depend on matrix composition and concentration. Once the capacity of ESI is exceeded, all species exhibit log-log linearity in signal response. We show how quantification can be carried out using two different approaches, one for analytes which can be detected in the linear regime and another for those only detected in the suppression regime that overcomes the effects of ionization suppression. Our new insight into ionization suppression effects in ESI is of broad interest to anyone using ESI as an ionization technique for the MS analysis of complex samples.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».