Improved First-Principles Model of Differential Mobility Using Higher Order Two-Temperature Theory
Notice bibliographique
Résumé
Differential mobility spectrometry is a separation technique that may be applied to a variety of analytes ranging from small molecule drugs to peptides and proteins. Although rudimentary theoretical models of differential mobility exist, these models are often only applied to small molecules and atomic ions without considering the effects of dynamic microsolvation. Here, we advance our theoretical description of differential ion mobility in pure N2 and microsolvating environments by incorporating higher order corrections to two-temperature theory (2TT) and a pseudoequilibrium approach to describe ion-neutral interactions. When comparing theoretical predictions to experimentally measured dispersion plots of over 300 different compounds, we find that higher order corrections to 2TT reduce errors by roughly a factor of 2 when compared to first order. Model predictions are accurate especially for pure N2 environments (mean absolute error of 4 V at SV = 4000 V). For strongly clustering environments, accurate thermochemical corrections for ion–solvent clustering are likely required to reliably predict differential ion mobility behavior. Within our model, general trends associated with clustering strength, solvent vapor concentration, and background gas temperature are well reproduced, and fine structure visible in some dispersion plots is captured. These results provide insight into the dynamic ion–solvent clustering process that underpins the phenomenon of differential ion mobility.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».