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Enregistrement W2766368464 · doi:10.1021/acs.analchem.7b02490

3D-Printed Paper Spray Ionization Cartridge with Integrated Desolvation Feature and Ion Optics

2017· article· en· W2766368464 sur OpenAlexaff
Gert IJ. Salentijn, Richard D. Oleschuk, Elisabeth Verpoorte

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMiniaturizationCartridgeChemistryLens (geology)Body orificeNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)OpticsChromatographyMaterials scienceMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we present the application of 3D-printing for the miniaturization and functionalization of an ion source for (portable) mass spectrometry (MS). Two versions of a 3D-printed cartridge for paper spray ionization (PSI) are demonstrated, assessed, and compared. We first focus on the use of 3D-printing to enable the integration of an embedded electrostatic lens and a manifold for internal sheath gas distribution and delivery. Cartridges with and without a sheath gas manifold and an electrostatic lens are compared with respect to analytical performance and operational flexibility. The sensitivity and limit of detection are improved in the cartridge with an electrostatic lens and sheath gas manifold compared to the cartridge without (15% and over 6.5× smaller, respectively). The use of these focusing elements also improved the average spray stability. Furthermore, the range of potentials required for PSI was lower, and the distance to the MS orifice over which spray could be obtained was larger. Importantly, both setups allowed quantification of a model drug in the ng/mL range with single-stage MS, after correction for spray instability. Finally, we believe that this work is an example of the impact that 3D-printing will have on the future of analytical device fabrication, miniaturization, and functionalization.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,219
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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