Evaluation of performance and matrix compatibility of mixed mode C18-SCX SPME fibers for compounds with different physicochemical properties
Notice bibliographique
Résumé
Solid-phase microextraction (SPME) has evolved significantly since its inception, yet challenges remain in developing coatings fully compatible with LC-MS that combine broad polarity coverage with biocompatibility for complex matrices. This study evaluates mixed-mode C 18 -SCX (strong cation exchange) SPME fibers designed to extract analytes of a wide range of physicochemical properties, addressing limitations in current methodologies. The fibers were tested for extraction efficiency, reproducibility, and matrix compatibility using a group of model compounds with different physicochemical properties, namely, codeine (logP=1.19), carbamazepine (logP=2.45), diazepam (logP=2.82), and propranolol (logP=3.47). Furthermore, the biocompatibility was tested in diverse matrices, such as PBS, blood, plasma, urine, and grape juice. Results demonstrated exceptional inter-fiber reproducibility (RSD ≤ 15%, n =96 fibers) and robust performance in biomatrices, with relative matrix effects primarily governed by analyte binding affinities to matrix macromolecules rather than coating fouling. Absolute matrix effects were negligible (93–111%), underscoring the fibers’ ability to deliver clean extracts for LC-MS analysis. Fiber reusability was validated over three consecutive extractions (RSD ≤ 10%), and morphological integrity was preserved post-extraction, even in challenging matrices like whole blood. This work represents the versatility of mixed-mode SPME fibers for high-throughput bioanalysis, offering a significant advancement for in vivo and in vitro targeted and untargeted applications.
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.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».