Argentination: A Silver Bullet for Cannabinoid Separation by Differential Mobility Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
As the legality of cannabis continues to evolve globally, there is a growing demand for methods that can accurately quantitate cannabinoids found in commercial products. However, the isobaric nature of many cannabinoids, along with variations in extraction methods and product formulations, makes cannabinoid quantitation by mass spectrometry (MS) challenging. Here, we demonstrate that differential mobility spectrometry (DMS) and tandem-MS can distinguish a set of seven cannabinoids, five of which are isobaric: Δ 9 -tetrahydrocannabinol (Δ 9 -THC), Δ 8 -THC, exo-THC, cannabidiol, cannabichromene, cannabinol, and cannabigerol. Analytes were detected as argentinated species ([M + Ag] + ), which, when subjected to collision-induced dissociation, led to the unexpected discovery that argentination promotes distinct fragmentation patterns for each cannabinoid. The unique fragment ions formed were rationalized by discerning fragmentation mechanisms that follow each cannabinoid’s MS 3 behavior. The differing fragmentation behaviors between species suggest that argentination can distinguish cannabinoids by tandem-MS, although not quantitatively as some cannabinoids produce small amounts of a fragment ion that is isobaric with the major fragment generated by another cannabinoid. By adding DMS to the tandem-MS workflow, it becomes possible to resolve each cannabinoid in a pure N 2 environment by deconvoluting the contribution of each cannabinoid to a specific fragmentation channel. To this end, we used DMS in conjunction with a multiple reaction monitoring workflow to assess cannabinoid levels in two cannabis extracts. Our methodology exhibited excellent accuracy, limits of detection (10–20 ppb depending on the cannabinoid), and linearity during quantitation by standard addition ( R 2 > 0.99).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».