Liquid electron ionization-mass spectrometry as a novel strategy for integrating normal-phase liquid chromatography with low and high-resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Normal-phase liquid chromatography (NPLC) plays a pivotal role in the rapid separation of non-polar compounds, facilitating isomer separation and finding applications in various crucial areas where aprotic solvents are necessary. Similar to reversed-phase liquid chromatography (RPLC), NPLC requires a robust and sensitive detector to unequivocally identify the analytes, such as a mass spectrometer. However, coupling NPLC with mass spectrometry (MS) poses challenges due to the incompatibility between the non-polar solvents used as the mobile phase and the primary ionization techniques employed in MS. Several analytical methods have been developed to combine NPLC with electrospray ionization (ESI), but these methods are restricted to the analysis of polar compounds. In most cases, atmospheric pressure chemical ionization (APCI) becomes necessary to expand the range of analysis applications. To overcome these limitations and fully realize the potential of NPLC-MS coupling, a technique termed liquid electron ionization-mass spectrometry (LEI-MS) can be used. LEI-MS offers a straightforward solution by enabling the effective coupling of NPLC with both low and high-resolution MS. LEI allows for the comprehensive analysis of non-polar compounds and provides a powerful tool for isomer separation and precise identification of analytes. Optimal separations, mass spectral qualities, and matches with the NIST library were obtained in both configurations, demonstrating the potential of the proposed approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».