Internal Standard Utilization Strategies for Quantitative Paper Spray Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Premixing internal standards (ISTD) with liquid samples prior to paper spray mass spectrometry (PS-MS) analysis consumes unnecessary amounts of ISTD and is not feasible for all sample types and applications. Depositing ISTD directly on the paper independently from sample has been successfully employed in the literature but can negatively affect quantitative performance. We evaluated different ISTD utilization strategies using drugs of misuse as test analytes to investigate the sources of irreproducibility and bias. Performance was assessed using both pre- and postdeposited ISTD (relative to sample loading) at different volumes with a constant final mass loading of 1 ng of each ISTD compound. Precision and accuracy were lower when using independently deposited ISTD compared to premixed ISTD (average CV = 18% vs 1% and average |bias| = 61% vs 5% for independently deposited ISTD and premixed ISTD, respectively). The use of a robotic liquid sample handling system to deposit ISTD was compared with results obtained via manually pipetting. Predeposited ISTD performed best at lower deposition volumes when a robotic liquid handler was used (average CV = 8% and 11% for 2 and 10 μL, respectively), but manual pipetting of low volume ISTD depositions performed poorly. Postdeposited ISTD was inferior to predeposited ISTD strategies, favoring larger deposition volumes regardless of deposition method (average CV = 22% and 16% for 2 and 10 μL, respectively). Systematic biases associated with each ISTD utilization strategy were effectively corrected for using strategy-matched calibrations, and AAFS (American Academy of Forensic Sciences) accuracy and precision requirements were achieved in almost all cases.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
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 ».