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Enregistrement W2911651630 · doi:10.1088/0026-1394/56/1a/08010

Mass fraction assignment of Amino Acids in acidic aqueous solution (CCQM-K78.a)

2019· article· en· W2911651630 sur OpenAlexaff
Steven Westwood, R D Josephs, Tiphaine Choteau, Adeline Daireaux, Robert Wielgosz, Jeremy E. Melanson, Marie-Pier Thibeault, Juris Meija, Can Quan, Hongmei Li, Ting Huang, Wei Zhang, Dewei Song, Gustavo Martos, Vincent Delatour, Rüdiger Ohlendorf, André Henrion, Elias Kakoulides, Panagiota Giannikopoulou, Charalampos Alexopoulos, Kelly WY Chan, Weng Hoong Lam, W H Fung, Taichi Yamazaki, A. I. Krylov, E. M. Lopushanskaya, С. В. Харитонов, M. I. Belyakov, O Sokolova, Qinde Liu, Hong Liu, Sharon Yong, Déirée Prevoo-Franzsen, Maria Fernandes-Whaley, Byungjoo Kim, Ji‐Seon Jeong, Ha‐Jeong Kwon, Inchul Yang, Jintana Nammoonnoy, Ahmet C. Gören, Simay Gündüz, İlker Ün, Gökhan Bilsel, Sabine Biesenbruch, Mark S. Lowenthal

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAqueous solutionChemistryGravimetric analysisCalibrationAnalyteMass fractionChromatographyFraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)MathematicsOrganic chemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CCQM-K78.a comparison was coordinated by the BIPM on behalf of the CCQM Organic Analysis Working Group for NMIs and DIs which provide measurement services in organic analysis under the CIPM MRA. The key comparison forms part of the OAWG 10-year strategic plan of comparisons. CCQM-K78.a underpins the demonstration of capabilities for value assignment of high polarity calibration solutions. The model system selected was amino acids in aqueous solution. Participants were required to assign the mass fractions, expressed in μg/g, of phenylalanine (Phe), leucine (Leu), isoleucine (Ile) and proline (Pro) present in solution in 0.01 N hydrochloric acid. The content and analytical challenges of the selected analytes are representative of those for typical calibration solutions for polar organic analytes in aqueous solution. Participation in CCQM-K78, a benchmarked measurement capability for assigning the mass fraction content of polar organic compounds (pK ow > -2) present at a mass fraction range between 50 μg/g and 500 μg/g in an aqueous solution. It also tested capabilities for the quantitative assignment of isomeric polar compounds of similar chromatographic retention time properties. A satisfactory level of agreement of the results was obtained between participants and with gravimetric values for amino acid content. In the cases where the agreement was not satisfactory, the participants were able to identify a technical cause for the inconsistency. The comparison demonstrated the trueness and precision of double IDMS-based methods as a primary measurement procedure for the quantification of polar analytes in aqueous solution when an isotopically labelled version of the analyte is available as the internal standard. It also demonstrated that amino acid quantification using pre- or post-column derivatization with UV or FLD detection can provide results with comparable levels of performance. In this case, where the purity of the primary calibrators had been assigned with a relative standard uncertainty below 0.2%, results consistent with the KCRV within a relative expanded uncertainty in the range 1% - 2% could be realized and levels of 2%-4% were routinely achieved. KEY WORDS FOR SEARCH Amino acid quantification, leucine, isoleucine, proline, phenylalanine, calibration solution, standard solution, IDMS, primary measurement procedure, polar solution, peptide quantification Main text To reach the main text of this paper, click on Final Report . Note that this text is that which appears in Appendix B of the BIPM key comparison database kcdb.bipm.org/ . The final report has been peer-reviewed and approved for publication by the CCQM, according to the provisions of the CIPM Mutual Recognition Arrangement (CIPM MRA).

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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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