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Enregistrement W4386889441 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-t3xpd

Ultraviolet Photodissociation and Collision Induced Dissociation for Qualitative/Quantitative Analysis of Low Molecular Weight Compounds by Liquid Chromatography-Mass Spectrometry

2023· preprint· en· W4386889441 sur OpenAlexaff
Romain Giraud, J. C. Yves Le Blanc, Mircea Guna, Gérard Hopfgartner

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensSciex (Canada)
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésChemistryPhotodissociationUltravioletFragmentation (computing)AnalyteMass spectrometryQuadrupole ion trapTandem mass spectrometryDissociation (chemistry)ChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Ion trapPhotochemistryOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collision induced dissociation (CID) is the most wildly used fragmentation technique for qualitative and quantitative determination of low molecular weight compounds (LMWC). Ultraviolet photodissociation (UVPD) has been mainly investigated for the analysis of peptides and lipids while only in a limited way for LMWC. A triple quadrupole linear ion trap instrument has been modified to allow ultraviolet photodissociation (UVPD) in the end of the q2 region enabling various workflows with and without data dependent acquisition (DDA) combining CID and UVPD in the same LC-MS analysis. The performance of UVPD, with a 266 nm laser, is compared to CID for a mix of 90 molecules from different classes of LMWC including peptides, pesticides, pharmaceuticals, metabolites, and drugs of abuse. These two activation methods offer complementary fragments as well as common fragments with similar sensitivities for most analytes investigated. The versatility of UVPD and CID is also demonstrated for quantitative analysis in human plasma of bosentan and its desmethyl metabolite, used as model analytes. Different background signals are observed for both fragmentation methods as well as unique fragments which opens the possibility to develop selective quantitative assay with improved sample throughput, in particular for analytes present in different matrices

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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