Storing liquid chromatographic separations on surface energy traps: decoupling the LC and the mass spectrometer
Notice bibliographique
Résumé
We report a micro-fractionation device for high performance liquid chromatography-mass spectrometry to archive chromatographic separations on an array of optimized surface energy traps (SETs). The method has the potential to significantly alter nanoflow LC-MS workflow, decoupling separation and analysis. The wetting characteristics of the SETs cause the HPLC eluent stream to spontaneously split into droplet microfractions. The droplet mirofractions are then dried down to enable facile storage and transport of the archived separation. Discontinuously dewetting array parameters were explored to maximize array volume and resolution using a combination of SET design, shape, size, and spacing. Mass spectrometry analysis is performed utilizing a liquid micro-junction surface sampling probe to extract dried analytes from the surface of the SETs followed by electrospray ionisation. A reverse phase separation of pharmaceutical compounds is "recorded" using the micro-fractionation device followed by "reading" the chromatographic trace with a mass spectrometer 24 hours after the separation was performed/archived, demonstrating a true decoupling of LC, and MS. Additionally, we demonstrate the ability to collect microfractions with sub-one-second integration time, approaching the scan time of a mass spectrometer or UV-Vis detector. With further improvements to the device, sub-1-second micro-fractionation may enable seamless reconstruction of archived chromatograms indistinguishable from online LC-MS data, while also providing the benefits of easy storage and transport of archived separations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».