Extractive-liquid sampling electron ionization-mass spectrometry (E-LEI-MS): a new powerful combination for direct analysis
Notice bibliographique
Résumé
One of modern analytical chemistry main challenges is providing as fast as possible results in different application fields. In this view, real-time analysis techniques are experiencing ever-increasing success as they can provide data quickly, almost without sample preparation steps. Most of real-time approaches are based on direct mass spectrometry (DMS), a method of analyzing samples without the need for separation or pre-treatment steps. Instead, the sample is directly introduced into the mass spectrometer for analysis. In this context, ambient ionization mass spectrometry (AIMS) techniques are widely represented and successfully used. Extractive-liquid sampling electron ionization-mass spectrometry (E-LEI-MS) represents a different analytical strategy that allows coupling ambient sampling with electron ionization (EI), avoiding any sample preparation step and providing identification based on the comparison with the National Institute of Standards and Technology (NIST) library spectra. E-LEI-MS consists of a dispositive for solvent release and sampling at ambient conditions coupled with an EI source of a single quadrupole mass spectrometer. A micromanipulator allows fine (x,y,z) positioning of a sampling tip. MS can operate in scan or SIM modes depending on the application goals and requirements. Several preliminary successful results were already obtained due to the highly informative EI mass spectra generation. The system was applied to the analysis of active ingredients in pharmaceutical tablets, pesticides on fruit peel, a drug of abuse (cocaine) determination in banknotes, and analysis of unknown components on painting surfaces. Both forensic and artwork applications allowed determining the spatial distribution of the analytes. Here we present a proof-of-concept of E-LEI-MS for targeted/non-targeted analysis and semi-quantitative detection.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».