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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».