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Enregistrement W3016626278 · doi:10.1021/acs.analchem.0c00570

Toward the Rational Design of Universal Dual Polarity Matrix for MALDI Mass Spectrometry

2020· article· en· W3016626278 sur OpenAlexaff
Penghsuan Huang, Chun‐Ying Huang, Tachun Lin, Li‐En Lin, Ethan Yang, Chuping Lee, Cheng‐Chih Hsu, Pi‐Tai Chou

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology
Mots-clésChemistryMass spectrometryProtonationMatrix-assisted laser desorption/ionizationAnthranilic acidDeprotonationBiomoleculeMatrix (chemical analysis)Polarity (international relations)Proton affinityDesorptionAnalytical Chemistry (journal)Combinatorial chemistryChromatographyIonPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of novel anthranilic acid derivatives I–IV, of which COOH-NH2 (I) and COOH-NHMe (IV) are endowed with acid and base bifunctionality, were designed and synthesized for matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry applications in dual polarity molecular imaging of biological samples, particularly for lipids. The heat of protonation, deprotonation, and proton transfer reaction as well as the capability of analyzing biomolecules in both positive and negative ion modes for I–IV were systematically investigated under standard 355 nm laser excitation. The results indicate correlation between dual polarity and acid–base property. Further, COOH-NHMe (IV) showed a unique performance and was successfully applied as the matrix for MALDI-TOF mass spectrometry imaging (MSI) for studying the mouse brain. Our results demonstrate the superiority of COOH-NHMe (IV) in detecting more lipid and protein species compared to commercially available matrices. Moreover, MALDI-TOF MSI results were obtained for lipid distributions, making COOH-NHMe (IV) a potential next generation universal matrix.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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