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Enregistrement W2802823493 · doi:10.1139/cjc-2017-0734

A novel MS<sup>3</sup> experiment for quantifying ions with a linear ion trap

2018· article· en· W2802823493 sur OpenAlexvenueno aff
J. Larry Campbell, B. A. Collings, J. C. Yves Le Blanc, James W. Hager

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryIonIon trapMass spectrometryTandem mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Quadrupole ion trapTandemSelected reaction monitoringTrap (plumbing)ChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry has long been employed for the quantitation of molecules. With judicious selection of precursor and fragment ions, multiple-reaction monitoring assays can be developed rapidly for these experiments. However, there are cases where analyses struggle due to high background signals caused by matrix effects that interfere with the analytical signal. An alternative to MRMs involves using two stages of tandem mass spectrometry — an MS3 experiment. Although this technique can provide greater selectivity than MS/MS experiments, cycle times for MS3 experiments are typically longer than MRM-type experiments. Here, we present a quantitation technique employing an MS3 method with shorter cycle times than traditional linear ion trap MS3 scans. Termed “scan-free” MS3, this technique performs “mass analysis” by isolating the ions of interest in the linear ion trap and then emptying the trap of these ions. The signal will be due only to those preselected ions, resulting in an MS3 experiment with up to a ∼35% reduction in cycle times relative to standard MS3 experiments without loss of sensitivity. We compare the analytical performance of this method with MRMs, as well as standard MS3 experiments, finding equivalent or better performance from the scan-free MS3 method.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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