Fast Quantification Without Conventional Chromatography, The Growing Power of Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry (MS) in hyphenated techniques is widely accepted as the gold standard quantitative tool in life sciences. However, MS possesses intrinsic analytical capabilities that allow it to be a stand-alone quantitative technique, particularly with current technological advancements. MS has a great potential for simplifying quantitative analysis without the need for tedious chromatographic separation. Its selectivity relies on multistage MS analysis (MS n ), including tandem mass spectrometry (MS/MS), as well as the ever-growing advancements of high-resolution MS instruments. This perspective describes various analytical platforms that utilize MS as a stand-alone quantitative technique, namely, flow injection analysis (FIA), matrix assisted laser desorption ionization (MALDI), including MALDI-MS imaging and ion mobility, particularly high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS). When MS alone is not capable of providing reliable quantitative data, instead of conventional liquid chromatography (LC)-MS, the use of a guard column (i.e., fast chromatography) may be sufficient for quantification. Although the omission of chromatographic separation simplifies the analytical process, extra procedures may be needed during sample preparation and clean-up to address the issue of matrix effects. The discussion of this manuscript focuses on key parameters underlying the uniqueness of each technique for its application in quantitative analysis without the need for a chromatographic separation. In addition, the potential for each analytical strategy and its challenges are discussed as well as improvements needed to render them as mainstream quantitative analytical tools. Overcoming the hurdles for fully validating a quantitative method will allow MS alone to eventually become an indispensable quantitative tool for clinical and toxicological studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».