Sulfolane-Induced Supercharging of Electrosprayed Salt Clusters: An Experimental/Computational Perspective
Notice bibliographique
Résumé
It is well-known that supercharging agents (SCAs) such as sulfolane enhance the electrospray ionization (ESI) charge states of proteins, although the mechanistic origins of this effect remain contentious. Only very few studies have explored SCA effects on analytes other than proteins or peptides. This work examines how sulfolane affects electrosprayed NaI salt clusters. Such alkali metal halide clusters have played a key role for earlier ESI mechanistic studies, making them interesting targets for supercharging investigations. ESI of aqueous NaI solutions predominantly generated singly charged [Na n I ( n –1) ] + clusters. The addition of sulfolane resulted in abundant doubly charged [Na n I ( n –2) Sulfolane s ] 2+ species. These experimental data for the first time demonstrate that electrosprayed salt clusters can undergo supercharging. Molecular dynamics (MD) simulations of aqueous ESI nanodroplets containing Na + /I – with and without sulfolane were conducted to obtain atomistic insights into the supercharging mechanism. The simulations produced [Na n I i ] z + and [Na n I i Sulfolane s ] z + clusters similar to those observed experimentally. The MD trajectories demonstrated that these clusters were released into the gas phase upon droplet evaporation to dryness, in line with the charged residue model. Sulfolane was found to evaporate much more slowly than water. This slow evaporation, in conjunction with the large dipole moment of sulfolane, resulted in electrostatic stabilization of the shrinking ESI droplets and the final clusters. Hence, charge–dipole stabilization causes the sulfolane-containing droplets and clusters to retain more charge, thereby providing the mechanistic foundation of salt cluster supercharging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».