A universal and cost-effective method for the mitigation of interferences in inductively coupled plasma mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A universal and cost-effective method utilizing low sample uptake rate (50 μL min −1 ) combined with a mixed-gas plasma containing 1.1 % nitrogen is demonstrated to reduce oxide, carbon, and argide interferences while mitigating signal suppression from complex matrices. Low sample uptake rate also reduced nitrogen-based interferences in an argon plasma. On average, oxide interferences (ScO/Sc, YO/Y, ZrO/Zr, BaO/Ba) decreased by 94.0 % when comparing an argon plasma with 1 mL min −1 sample uptake rate to 50 μL min −1 in a mixed-gas plasma. Carbon-based, nitrogen-based and argide interferences decreased by 50.6 % to 95.5 % depending on plasma condition, sample uptake rate, and interference type. Furthermore, matrix-based signal suppression arising from 100 mg L −1 Na, Rb or Cs on 50 μg L −1 Li, Mg, Cr, Mn, Co, Sr, Y, and Pb were almost fully mitigated under both plasma conditions at low sample uptake rate, with an increase in matrix effect mitigation observed in the mixed-gas plasma. By minimizing sample waste and wear on costly instrument components, the enclosed method offers a greener solution for analytical laboratories, decreasing operational costs and increasing sample throughput without introducing significant error or uncertainty. Ultimately, this work can be universally implemented, without the need for costly instrument modifications or consideration for instrument make or model. • A cost effective and universal method for mitigation of interferences is provided. • Enclosed method reduces Sc, Y, Zr, and Ba oxide interferences by 94.0 %. • Carbon-based, nitrogen-based and argide interferences decreased by 50.6 % to 95.5 %. • Almost full mitigation of matrix-based signal suppression arising from Na, Rb or Cs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».