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Enregistrement W2542021129 · doi:10.1063/1.4966186

Modeling collision energy transfer in APCI/CID mass spectra of PAHs using thermal-like post-collision internal energy distributions

2016· article· en· W2542021129 sur OpenAlexafffund
Eduardo A. Solano, Sabria Mohamed, P. Mayer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInternal energyKinetic energyChemistryIonAtomic physicsCollision-induced dissociationMass spectrumIonizationMass spectrometryPhysicsThermodynamicsTandem mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The internal energy transferred when projectile molecular ions of naphthalene collide with argon gas atoms was extracted from the APCI-CID (atmospheric-pressure chemical ionization collision-induced dissociation) mass spectra acquired as a function of collision energy. Ion abundances were calculated by microcanonical integration of the differential rate equations using the Rice-Ramsperger-Kassel-Marcus rate constants derived from a UB3LYP/6-311G+(3df,2p)//UB3LYP/6-31G(d) fragmentation mechanism and thermal-like vibrational energy distributions pME,Tchar. The mean vibrational energy excess of the ions was characterized by the parameter Tchar (“characteristic temperature”), determined by fitting the theoretical ion abundances to the experimental breakdown graph (a plot of relative abundances of the ions as a function of kinetic energy) of activated naphthalene ions. According to these results, the APCI ion source produces species below Tchar = 1457 K, corresponding to 3.26 eV above the vibrational ground state. Subsequent collisions heat the ions up further, giving rise to a sigmoid curve of Tchar as a function of Ecom (center-of-mass-frame kinetic energy). The differential internal energy absorption per kinetic energy unit (dEvib/dEcom) changes with Ecom according to a symmetric bell-shaped function with a maximum at 6.38 ± 0.32 eV (corresponding to 6.51 ± 0.27 eV of vibrational energy excess), and a half-height full width of 6.30 ± 1.15 eV. This function imposes restrictions on the amount of energy that can be transferred by collisions, such that a maximum is reached as kinetic energy is increased. This behavior suggests that the collisional energy transfer exhibits a pronounced increase around some specific value of energy. Finally, the model is tested against the CID mass spectra of anthracene and pyrene ions and the corresponding results are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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