Headspace Solid-Phase Micro-Extraction Method Optimization and Evaluation for the Volatile Compound Extraction of Bronchoalveolar Lung Lavage Fluid Samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Headspace solid-phase micro-extraction (HS-SPME) is a prevalent technique in metabolomics and volatolomics research. However, the performance of HS-SPME can vary considerably depending on the sample matrix. As a result, fine-tuning the parameters for each specific sample matrix is crucial to maximize extraction efficacy. In this context, we conducted comprehensive HS-SPME optimization for bronchoalveolar lavage fluid (BALF) samples using two-dimensional gas chromatography with time-of-flight mass spectrometry (GC×GC-ToFMS). Our exploration spanned several HS-SPME parameters, including vial size, dilution factor, extraction time, extraction temperature, and ionic strength. The 10 mL vial size, no sample dilution, extraction time of 50 min, extraction temperature of 45 °C, and 40% salt were identified as the optimized parameters. The optimized method was then evaluated by a pair-wise comparison of ten sets of samples. The results revealed that the optimized method yielded an increase of 340% in total peak area and an increase of 80% in total peak number. Moreover, enhancements were observed across nine major chemical classes in both peak area and number. Notably, the optimized method also doubled the number of volatile compounds consistently detected across BALF samples, from 52 to 108.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle