Application of a new method for simultaneous phase and baseline correction of NMR signals (SINC)
Notice bibliographique
Résumé
Recently, we presented a new approach for simultaneous phase and baseline correction of nuclear magnetic resonance (NMR) signals (SINC) that is based on multiobjective optimization. The algorithm can automatically correct large sets of NMR spectra, which are commonly acquired when reactions and processes are monitored with NMR spectroscopy. The aim of the algorithm is to provide spectra that can be evaluated quantitatively, for example, to calculate the composition of a mixture or the extent of reaction. In this work, the SINC algorithm is tested in three different studies. In an in-house comparison study, spectra of different mixtures were corrected both with the SINC method and manually by different experienced users. The study shows that the results of the different users vary significantly and that their average uncertainty of the composition measurement is larger than the uncertainty obtained when the spectra are corrected with the SINC method. By means of a dilution study, we demonstrate that the SINC method is also applicable for the correction of spectra with low signal-to-noise ratio. Furthermore, a large set of NMR spectra that was acquired to follow a reaction was corrected with the SINC method. Even in this system, where the areas of the peaks and their chemical shifts changed during the course of reaction, the SINC method corrected the spectra robustly. The results show that this method is especially suited to correct large sets of NMR spectra and it is thus an important contribution for the automation of the evaluation of NMR spectra.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».