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Enregistrement W2913182573 · doi:10.1002/mas.21585

Recommendations for reporting ion mobility Mass Spectrometry measurements

2019· review· en· W2913182573 sur OpenAlexaff
Valérie Gabelica, Alexandre A. Shvartsburg, Carlos Afonso, Perdita E. Barran, Justin L. P. Benesch, Christian Bleiholder, Michael T. Bowers, Aivett Bilbao Pena, Matthew F. Bush, J. Larry Campbell, Iain D. G. Campuzano, Tim Causon, Brian H. Clowers, Colin S. Creaser, Edwin De Pauw, Johann Far, Francisco Fernandez‐Lima, John C. Fjeldsted, Kevin Giles, Michael Groessl, Christopher J. Hogan, Stephan Hann, Hugh I. Kim, Ruwan T. Kurulugama, Jody C. May, John A. McLean, Kevin Pagel, Keith Richardson, Mark E. Ridgeway, Frédéric Rosu, Frank Sobott, Konstantinos Thalassinos, Stephen J. Valentine, Thomas Wyttenbach

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensFlex (Canada)Spinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésIon-mobility spectrometryChemistryMass spectrometryCollisionIonMeasure (data warehouse)Ion-mobility spectrometry–mass spectrometryCalibrationCharacterization (materials science)Analytical Chemistry (journal)NanotechnologyData miningComputer scienceTandem mass spectrometryChromatographySelected reaction monitoringStatisticsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we present a guide to ion mobility mass spectrometry experiments, which covers both linear and nonlinear methods: what is measured, how the measurements are done, and how to report the results, including the uncertainties of mobility and collision cross section values. The guide aims to clarify some possibly confusing concepts, and the reporting recommendations should help researchers, authors and reviewers to contribute comprehensive reports, so that the ion mobility data can be reused more confidently. Starting from the concept of the definition of the measurand, we emphasize that (i) mobility values ( K 0 ) depend intrinsically on ion structure, the nature of the bath gas, temperature, and E / N ; (ii) ion mobility does not measure molecular surfaces directly, but collision cross section (CCS) values are derived from mobility values using a physical model; (iii) methods relying on calibration are empirical (and thus may provide method‐dependent results) only if the gas nature, temperature or E / N cannot match those of the primary method. Our analysis highlights the urgency of a community effort toward establishing primary standards and reference materials for ion mobility, and provides recommendations to do so. © 2019 The Authors. Mass Spectrometry Reviews Published by Wiley Periodicals, Inc.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0160,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0100,004
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,097

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,172 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations476
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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