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Enregistrement W2607558145 · doi:10.1021/acs.analchem.7b00908

Polymer Inclusion Membranes with Condensed Phase Membrane Introduction Mass Spectrometry (CP-MIMS): Improved Analytical Response Time and Sensitivity

2017· article· en· W2607558145 sur OpenAlexafffund
Gregory W. Vandergrift, Erik T. Krogh, Chris G. Gill

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensVancouver Island UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVancouver Island UniversityBC Children's HospitalUniversity of Victoria
Mots-clésChemistryAnalyteMembraneAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMass spectrometryDetection limitPolydimethylsiloxaneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Condensed phase membrane introduction mass spectrometry (CP-MIMS) is an online, in situ analysis technique for low volatility analytes. Analytes diffuse through a hollow fiber membrane, where they are then dissolved by a liquid (condensed) acceptor phase flowing through the membrane lumen. Permeating analytes are entrained to an atmospheric pressure ionization source for subsequent measurement by a mass spectrometer. Larger analytes, with inherently lower diffusivities, suffer from lengthy response times and lower sensitivity, limiting the use of CP-MIMS for their online, real-time measurement. We present the use of a heptane cosolvent in a methanol acceptor phase in combination with a polydimethylsiloxane (PDMS) membrane. The heptane generates an in situ polymer inclusion membrane (PIM) with the PDMS. We report improved measurement response times and greater sensitivity across a suite of analytes studied (gemfibrozil, nonylphenol, triclosan, 2,4,6-trichlorophenol, and naphthenic acids), with detection limits in the low parts per trillion (ppt) range. These improvements are attributed to increasing analyte diffusivities, as well as increased analyte partitioning across the PIM. Response times are ∼3× faster for the larger analytes studied, and calibration sensitivity is improved by up to ∼3.5× using 0.046 mole fraction heptane in the methanol acceptor. We report the use of short sample exposure times and the use of non-steady-state signals to reduce the analytical duty cycle, and illustrate that the use of a PIM provides a simple and robust variant of CP-MIMS amenable to rapid screening of analytes in complex samples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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