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Enregistrement W7155518604 · doi:10.15120/gsi-2024-01213

High-Resolution Tandem Mass Spectrometry of complex mixtures with a Multiple-Reflection Time-of-Flight Mass-Spectrometer

2024· article· en· W7155518604 sur OpenAlexaboutno aff
J. Bergmann

Notice bibliographique

RevueGSI Repository (GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryCalibrationIsobaric processSoftwareAnalytical Chemistry (journal)Interface (matter)Atmospheric pressureIonResolution (logic)Tandem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a multiple-reflection time-of-flight mass spectrometer (MR-TOF-MS) was adapted and employed, for the first time, for ultra-high resolution analytical tandem mass spectrometry. The device was deployed to analyze isobaric molecules in a heavy crude oil sample and to derive new structure formulas thanks to the device's ultra-high separation power and advanced data analysis techniques. A new atmospheric pressure interface (API) was built to operate multiple ion sources in parallel and to optimize the transmission for viscous samples, like crude oil residue. A radio-frequency carpet funnels the ions to the RFQ transport line, providing a compact, efficient, and fast method to combine ions from different sources in parallel to introduce calibrants, while avoiding chemical reactions with the analyte. Ion sources of three different types, nano-ESI, micro-ESI, and thermal 133Cs, were designed, built, coupled to the API, and operated to acquire the data shown in this thesis. A software package was developed for operating the device and for acquiring and analyzing mass spectra. The software allows automatically setting up the measurement by converting parameters like the desired mass range to voltages and HV pulse sequences in real time. Further automated measurement features are a time-of-flight drift correction, a scanning of measurement parameters, and an automatic gain control. In addition, its calibration technique and its enhanced elemental composition identification further assist in analysis. Furthermore, data analysis procedures were developed to increase the mass range, while retaining a high mass accuracy and mass resolving power for closed-path MR-TOF-MS. The software is also used together with MR-TOF-MS devices at particle accelerators, i.e. the MR-TOF-MS of the FRS Ion Catcher at GSI, Darmstadt, and the MR-TOF-MS of the TITAN experiment at TRIUMF in Vancouver. The device in this work features a mass resolving power (FWHM) of up to 300000, a sensitivity down to 10 mol/l, a linear dynamic range of five orders of magnitude, and mass accuracy of 0.3 ppm. Its re-trapping technique allows for a precursor mass separation power of up to 250000 at an efficiency of 10 % or up to 100000 with an efficiency of 80 % for tandem mass spectrometry. These capabilities were shown for tandem mass spectrometry measurements up to the fourth stage (MS^4). Furthermore, molecules as heavy as human insulin (5810 u) have been analyzed. Tandem mass spectrometry of a sample of medium-heavy crude oil residue was performed and four isobaric mass signals close to 322.2 u/e were isolated with an isolation window of 10 mu and a suppression factor of 200. This was only possible thanks to this device's ultra-high mass separation power. The resulting fragments within a mass range of 300 - 500 u were measured at a mass resolving power of 200000 and a mass accuracy of better than 1 ppm, and their elemental compositions were identified. With the help of our collaboration with the workgroup Mass Spectrometry of Prof. Dr. Wolfgang Schrader at the Max Planck Institute für Kohleforschung in Mülheim an der Ruhr, 26 molecular structures for the two isobaric precursor molecules, C23H32N+ and C23H28ON+, were identified. For future applications of the device, investigation of less understood crude oil samples as well as applications in life sciences are envisioned.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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