Coupling of Solid-Phase Microextraction Directly to Mass Spectrometry via an Improved Microfluidic Open Interface to Facilitate High-Throughput Determinations
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry analysis can be performed by introducing samples directly to mass spectrometry, allowing the increase of the analysis throughput; however, some disadvantages of direct-to-mass spectrometry analysis include susceptibility to matrix effects and risk of instrument contamination from inadequate sample preparation. Solid-phase microextraction is one of the most suitable sample preparation methods for direct-to-mass spectrometry analysis, as it offers matrix-compatible coatings which ensure analyte enrichment with minimal or no interference from matrix. One of the ways solid-phase microextraction can be coupled directly to mass spectrometry is via a microfluidic open interface. This manuscript reports improvements made to the initial microfluidic open interface design, where the system components have been simplified to mostly commercially available materials. In addition, the analysis of samples has been automated by implementing software that fully controls the analysis workflow, where the washing procedure is optimized to completely reduce the carryover. Herein, the extraction and desorption time profiles from thin and thick SPME devices was studied where the overall workflow consisted of high-throughput sample preparation of 1.3 min per 96 samples and <1 min per sample instrumental analysis.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».