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Enregistrement W2334740560 · doi:10.1021/ac300840b

Infrared Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Orthogonal-Time-of-Flight Mass Spectrometry Employing a Cooling Stage and Water Ice As a Matrix

2012· article· en· W2334740560 sur OpenAlexfundno aff
Alexander Pirkl, Jens Soltwisch, Felix Draude, Klaus Dreisewerd

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésChemistryMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)DesorptionMatrix (chemical analysis)Liquid nitrogenIonizationFluenceLaserTime-of-flight mass spectrometryChromatographyIonOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although water ice has been utilized in the past as a matrix for infrared matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (IR-MALDI-MS), it has not found a wider use due to limitations in the analytical performance and technical demands on the employment of the necessary cooling stage. Here, we developed a temperature-controlled sample stage for use with an orthogonal time-of-flight mass spectrometer (MALDI-o-TOF-MS). The stage utilizes a combination of liquid nitrogen cooling and counterheating with a Peltier element. It allows adjustment of the sample temperature between ~-120 °C and room temperature. To identify optimal irradiation conditions for IR-MALDI with the water ice matrix, we first investigated the influence of excitation wavelength, varied between 2.7 and 3.1 μm, and laser fluence on the signal intensities of molecular substance P ions. These data suggest the involvement of transient melting of the ice during the laser pulse and primary energy deposition into liquid water. As a consequence, the best analytical performance is obtained at a wavelength corresponding to the absorption maximum of liquid water of about 2.94 μm. The current data significantly surpass the previously reported analytical features. The particular softness of the method is, for example, exemplified by the analysis of noncovalently bound holo-myoglobin and of ribonuclease B. This is also the first report demonstrating the analysis of an IgG monoclonal antibody (MW ~ 150 kDa) from a water ice matrix. Untypical for MALDI-MS, high charge states of multiply protonated species were moreover observed for some of the investigated peptides and even for lacto-N-fucopentaose II oligosaccharides. Using water ice as matrix is of particular interest for MALDI MS profiling and imaging applications since matrix-free spectra are produced. The MS and tandem MS analysis of metabolites directly from frozen food samples is demonstrated with the example of a strawberry fruit.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations46
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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