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Enregistrement W7117354438 · doi:10.5702/massspectrometry.a0186

Instrumental Dispersion Evaluation on Supercritical Fluid Chromatography-Medium Vacuum Chemical Ionization Tandem Mass Spectrometry

2025· article· en· W7117354438 sur OpenAlexaff
Toshinobu Hondo, Yumi Miyake, Michisato Toyoda

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésIonMass spectrometrySupercritical fluidDispersion (optics)IonizationIon-mobility spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Ion suppression in liquid chromatography–mass spectrometryComputational fluid dynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instrumental dispersion in the ion source can severely distort fast chromatographic peaks in supercri cal fluid chromatography (SFC)-mass spectrometry (MS).Despite this importance, the dispersion characteris cs specific to medium-vacuum chemical ioniza on (MVCI) sources have not been quan ta vely inves gated.In this work, we combine targeted experiments with established computa onal toolscomputa onal fluid dynamics (CFD) and electrosta c field simula on-to characterize ion transport in the MVCI flow tube.Arrival profiles of vitamin K1 (VK1) ions monitored by selected ion monitoring consistently showed a reproducible two-component structure consis ng of an early narrow bandwidth ion packet followed by a delayed shoulder.CFD calcula ons reproduce this tailing peak profile, and electrosta c modeling further revealed that applying the same poten al to the MVCI flow tube and inner cylinder generates lateral poten al walls that inhibit long-residence-me ions from entering the skimmer.Introducing an appropriate poten al difference between the MVCI inner cylinder and the skimmer orifice isolates the MVCI flow field from the ion guide region and suppresses long residence-me trajectories, which narrows the VK1 peak width by more than threefold and restores the intrinsic column efficiency of a sub-2-µm SFC column (from the theore cal plate (N)=3120 to 12079).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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