Atmospheric Pressure Laser-Induced Acoustic Desorption Chemical Ionization Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry for the Analysis of Complex Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel nonresonant laser-based matrix-free atmospheric pressure ionization technique, atmospheric pressure laser-induced acoustic desorption chemical ionization (AP/LIAD-CI). The technique decouples analyte desorption from subsequent ionization by reagent ions generated from a corona discharge initiated in ambient air or in the presence of vaporized toluene as a CI dopant at room temperature. Analyte desorption is initiated by a shock wave induced in a titanium foil coated with electrosprayed sample, irradiated from the rear side by high-energy laser pulses. The technique enables facile and independent optimization of the analyte desorption, ionization, and sampling events, for coupling to any mass analyzer with an AP interface. Moreover, the generated analyte ions are efficiently thermalized by collisions with atmospheric gases, thereby reducing fragmentation. We have coupled AP/LIAD-CI to ultrahigh-resolution FT-ICR MS to generate predominantly [M + H](+) or M(+•) ions to resolve and identify thousands of elemental compositions from organic mixtures as complex as petroleum crude oil distillates. Finally, we have optimized the AP/LIAD CI process and investigated ionization mechanisms by systematic variation of placement of the sample, placement of the corona discharge needle, discharge current, gas flow rate, and inclusion of toluene as a dopant.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».