A Practical Approach for Internal Energy Tuning in LDI-MS: Porous Silicon Substrates as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a methodical procedure for optimizing laser desorption/ionization mass spectrometry (LDI-MS) supports using porous silicon (PSi) substrates. The approach involves the use of substituted benzyl-pyridinium salts (thermometer ions) to obtain one metric that assesses analyte fragmentation (the effective temperature of vibration). Porous silicon substrates were synthesized via electrochemical etching of p-type silicon wafers (10–20 mΩ·cm), with etching parameters adjusted to vary porosity while maintaining a layer thickness between 700 and 1200 nm. The results revealed that PSi substrates with 40–60% porosity achieved the lowest fragmentation levels. This finding was validated through the analysis of N-acetyl glucosamine, a carbohydrate, which confirmed the effective temperature trend. Further analysis involving peptides, specifically P14R and a peptide mix (Peptide Calibration Standard II, Bruker), demonstrated that the optimized PSi substrates enabled the desorption and ionization of peptides with a maximum mass at m / z 2465, corresponding to ACTH clip 1–17. These results highlight the critical role of substrate porosity in minimizing analyte fragmentation and enhancing LDI-MS performance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».