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Enregistrement W2593590061 · doi:10.6000/1929-5030.2017.06.01.1

Multiplexing in Multi-Reflecting TOF MS

2016· article· en· W2593590061 sur OpenAlexvenueno aff
Anatoly N. Verenchikov, S. N. Kirillov, Yury I. Khasin, В.П. Макаров, Mikhail Yavor, Viatcheslav B. Artaev

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Solution Chemistry and Modeling · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexingComputer scienceRemote sensingComputational biologyTelecommunicationsBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents an overview of original inventions, development and experimental results by the group of authors in the area of multi-reflecting time-of-flight mass spectrometry with Folded Flight Path (FFP®) (MR-TOFMS) with main focus on multiplexing methods for improving the analysis throughput, i.e. the amount of information per time unit. MR-TOF provides panoramic spectra (virtue of TOFMS), while significantly enhancing resolving power, thus, providing yet more information. Resolving power R=500,000 is demonstrated to resolve isobars and to improve mass accuracy to sub-ppm level. Encoded Frequent Pulsing (EFPTM) method improves sensitivity, expands dynamic range and opens multiple incarnations of parallel and fast tandem methods of analysis based on using ion traps, TOFMS and ion mobility for rapid and lossless parent ion separations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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