Separation and Simultaneous Trapping of Multiply Charged and Singly Charged Ions for Mass Spectrometry: Application to Lipid Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Conventional electrospray ionization (ESI) of mixtures can give rise to singly and multiply charged analyte species that overlap in mass-to-charge ( m / z ) ratios, which can complicate the analysis of individual components. The overlap in m / z for ions of different mass and charge is particularly problematic when ions of low relative abundance are of interest. For example, cardiolipins (CLs) are structurally complex phospholipids present in low relative abundance in the lipidome but play crucial roles in mitochondrial metabolism and various regulatory processes. ESI of CLs in negative ion mode shows abundant doubly deprotonated ions and minor singly deprotonated ions. In the ESI of lipid extracts, highly abundant singly charged phospholipids extensively overlap in m / z space with CL dianions of much lesser abundance, thereby complicating the study of the CLs. To address this challenge, we employed a gas-phase approach to separate singly charged ions from a population of ions of mixed charge states while allowing for the storage of one or both of the separated ion populations. Herein, we describe the considerations for applying enhanced singly charged (ESC) and enhanced multiply charged (EMC) scans to perform a gas-phase separation of singly charged lipids from doubly charged lipids in an Escherichia coli extract. This method allows for improved signal-to-noise (S/N) ratio of low abundance ions with minimal overall signal loss, removal of “chemical noise” arising from singly charged ions, and allows for retention of spatially separated ions within a mass spectrometer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».