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Enregistrement W4386501494 · doi:10.1021/acs.analchem.3c02437

Development of Low-Magnetic Susceptibility Microcoils via 5-Axis Machining for Analysis of Biological and Environmental Samples

2023· article· en· W4386501494 sur OpenAlexafffund
Vincent Moxley‐Paquette, Daniel Lane, Katrina Steiner, Katelyn Downey, Peter M. Costa, Daniel H. Lysak, Kiera Ronda, Ronald Soong, Dimitri Zverev, Peter De Castro, Thomas Frei, Juerg Stuessi, Danijela Al Adwan‐Stojilkovic, Stephan Gräf, S. Gloor, Daniel Schmidig, Rainer Kuemmerle, Till Kuehn, Falko Busse, Marcel Utz, Andressa Lacerda, Ben Nashman, L. Albert, Jens Anders, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensCoquitlam CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKrembil FoundationCanada Foundation for InnovationGovernment of Ontario
Mots-clésCopperResonatorChemistryMachiningMagnetic susceptibilityMicrocoilElectromagnetic coilAnalytical Chemistry (journal)Nuclear magnetic resonanceMetallurgyOptoelectronicsMaterials scienceChromatographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In environmental research, it is critical to understand how toxins impact invertebrate eggs and egg banks, which, due to their tiny size, are very challenging to study by conventional nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. Microcoil technology has been extensively utilized to enhance the mass-sensitivity of NMR. In a previous study, 5-axis computer numerical control (CNC) micromilling (shown to be a viable alternative to traditional microcoil production methods) was used to create a prototype copper slotted-tube resonator (STR). Despite the excellent limit of detection (LOD) of the resonator, the quality of the line shape was very poor due to the magnetic susceptibility of the copper resonator itself. This is best solved using magnetic susceptibility-matched materials. In this study, approaches are investigated that improve the susceptibility while retaining the versatility of coil milling. One method involves machining STRs from various copper/aluminum alloys, while the other involves machining ones from an aluminum 2011 alloy and electroplating them with copper. In all cases, combining copper and aluminum to produce resonators resulted in improved line shape and SNR compared to pure copper resonators due to their reduced magnetic susceptibility. However, the copper-plated aluminum resonators showed optimal performance from the devices tested. The enhanced LOD of these STRs allowed for the first 1 H– 13 C heteronuclear multiple quantum coherence (HMQC) of a single intact 13 C-labeled Daphnia magna egg (∼4 μg total biomass). This is a key step toward future screening programs that aim to elucidate the toxic processes in aquatic eggs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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