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Enregistrement W4412347774 · doi:10.1021/acsestwater.5c00150

Data-Driven Collision Cross Section Library for Structural Analysis and Identification of Expanded Polystyrene Buoy Photodegradation Products in Aquaculture

2025· article· en· W4412347774 sur OpenAlexaff
Rustam Sultonov, Raisul Awal Mahmood, Sunghwan Kim

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésPhotodegradationBuoyCollisionCross section (physics)Section (typography)Identification (biology)PolystyreneExpanded polystyreneEnvironmental scienceComputer scienceMarine engineeringPosition (finance)EngineeringChemistryMaterials scienceBusinessOrganic chemistryComputer securityPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental impact of photodegradation products from Expanded Polystyrene (EPS) aquaculture buoys poses a growing ecological concern. Structural characterization of these degradation products, particularly isomeric intermediates, has been limited. This study addresses these challenges by developing a compound-specific collision cross-section (CCS) database using cyclic ion mobility-mass spectrometry (cIM-MS) combined with in silico CCS calculations. A total of 49 photodegradation products were identified. Calculated CCS values showed discrepancies of less than 5% when compared with experimental measurements and were further validated using six reference standards. Despite improvements in resolution through multipass cIM-MS experiments, isomers with CCS differences less than 1 Å 2 remained unresolved. To overcome this, Gibbs free energy calculations were conducted, providing additional identification confidence in distinguishing structurally similar isomers. The resulting CCS database enhances the accuracy of compound identification in environmental monitoring and supports ecological risk assessments associated with EPS degradation. This work highlights the value of integrating experimental ion mobility data with computational modeling to resolve structural ambiguities in complex environmental mixtures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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