Signal enhancement in laser diode thermal desorption‐triple quadrupole mass spectrometry analysis using microwell surface coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Laser‐diode thermal desorption (LDTD) is an ionization source usually coupled to triple quadrupole mass spectrometry (QqQMS) and specifically designed for laboratories requiring high‐throughput analysis. It has been observed that surface coatings on LDTD microwell plates can improve the sensitivity of the analysis of small polar molecules. The objective of the present study is to understand and quantify the effect of microwell surface coatings on signal intensity of small organic molecules of clinical, environmental, and forensic interest. Experiments showed that the peak areas of diclofenac, chloramphenicol, salicylic acid, and 11‐nor‐9‐carboxy‐Δ 9 ‐tetrahydrocannabinol obtained by LDTD‐QqQMS increased by up to 3 orders of magnitude when using microwells coated with ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA). Tests with different chelating agents and polytetrafluoroethylene as microwell surface coatings showed that nitrilotriacetic acid gave significantly higher peak areas for five out of the nine compounds that showed signal enhancement using chelating agents as coatings. Scanning electron microscopy studies of EDTA‐coated and uncoated microwells showed that analytes deposited in the former formed more uniform and thinner films than in the latter. The enhancement effect of surface coatings in LDTD‐QqQMS was explained mainly by the formation of homogenous and thinner layers of nanocrystals of analytes that are easier to desorb thermally than the layers formed when the analytes dry in direct contact with the bare stainless‐steel surface. Chemisorption of some analytes to the stainless‐steel surface of the microwell plate appeared to be a minor factor. Surface coatings widen the number of compounds analyzable by LDTD‐QqQMS and can also improve sensitivity and limits of detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».