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Enregistrement W3013579837

Fundamental studies of MALDI with an orthogonal TOF mass spectrometer

2009· article· en· W3013579837 sur OpenAlexvenueno aff
Hui Qiao

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryChemistryComputer scienceChromatography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between the matrix and analyte molecules are studied with a high resolution MALDI imaging technique in an orthogonal-injection TOF mass spectrometer. The analyte incorporation and distribution patterns have been clearly demonstrated. Purified protein analytes were found to be homogeneously incorporated in large single crystals of DHB and sinapinic acid matrices, with no evidence for preferred crystal faces. Segregation of some species was observed and appeared to correlate with analyte hydrophobicity, and to a lesser extent analyte mass or mobility. \n\nThe influence of incident laser parameters on sensitivity in MALDI has been investigated using orthogonal-injection time-of-flight (TOF) instruments. A qualitative comparison was first made between the beam profiles obtained with a N2 laser and a Nd:YAG laser using 2-m long optical fibers. The N2 laser gives better sensitivity, consistent with a more uniform fluence distribution and therefore better coverage of the N2 laser profile. Most of the difference disappears when a 30-m long fiber is used or when the fibers are twisted during irradiation to smooth out the fluence distribution. In more systematic measurements, the total integrated ion yield from a single spot (a measure of sensitivity) was found to increase rapidly with fluence to a maximum, and then saturate or decrease slightly. For a fluence near threshold, the integrated yield has a steep (cubic) dependence on the spot size, but the yield saturates at higher fluence for smaller spots. The area dependence is much weaker (close to linear) for fluence values above saturation, with the result that the highest integrated yields per unit area are obtained with the smallest spot sizes. \n\nFinally the detection properties of the MCP detector were studied with a hybrid MCP and CuBe venetian blind converter detector. The measurements show that the detection efficiency of the MCP drops with the increasing of ion mass and the decreasing of the ion energy. The secondary electron emission coefficient of the MCP shows a linear dependence on mass and a power law dependence on velocity (~ 3.2). No clear velocity threshold is observed for secondary electron emission.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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