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Enregistrement W2322367262 · doi:10.1021/ac201207t

Thermal Modulation for Multidimensional Liquid Chromatography Separations Using Low-Thermal-Mass Liquid Chromatography (LC)

2011· article· en· W2322367262 sur OpenAlexaff
Matthias Verstraeten, Matthias Pursch, Patric Eckerle, Jim Luong, Gert Desmet

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryThermal desorptionChromatographyAnalytical Chemistry (journal)AnalyteMass spectrometryThermalGas chromatographyTwo-dimensional chromatographyModulation (music)DesorptionAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a proof-of-principle experiment with a novel thermal modulation device with potential use in two-dimensional liquid chromatography (LC × LC) systems. It is based on the thermal desorption concept used in two-dimensional gas chromatography (GC × GC) systems. Preconcentration of neutral analytes eluting from the first dimension column is performed in a capillary "trap" column packed with highly retentive porous graphitic carbon particles, placed in an aluminum low-thermal-mass LC heating sleeve. Remobilization of the trapped analytes is achieved by rapidly heating the trap column, by applying temperature ramps up to +1200 °C/min. Compared to the nonmodulated signal, the presented thermal modulator yielded narrow peaks, and a concentration enhancement factor up to 18 was achieved. With a thermally modulated LC separation of an epoxy resin, it is shown that when the thermal modulation is applied periodically, the trapped and concentrated molecules can be released periodically and that the modulating interface can both serve as a preconcentration device and as an injector for the second dimension column of an LC × LC setup. Because of the thermal modulation, a high-molecular-weight epoxy resin could be adequately separated and the different fractions were identified with a GPC analysis, as well as an offline second dimension LC analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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