Kā jūs varat identificēt saliva no FTIR?
Šī lapa apkopo atkārtotos FTIR pierādījumus, kas ziņoti par saliva, tostarp biežākās virsotnes, atbalsta funkcionālās grupas un literatūrā balstītus interpretācijas modeļus. Tā ir strukturēta pierādījumu lapa, nevis automātiskas atsevišķa spektra noteiktības apgalvojums.
Backed by 16 cited sources
Ātra atbilde
saliva parasti tiek ziņots ar atkārtotu pīķu modeli un funkcionālo grupu pierādījumiem. Visnoderīgākā pieeja ir pārbaudīt vismaz divus raksturīgos pīķus, pirms to uzskatīt par atbilstību, pēc tam pārliecināties, vai pilns spektrs joprojām atbilst tai pašai materiālu saimei.
Pīķa interpretācija
Iespējamie materiāli / grupas
| Funkcionālā grupa | Pierādījumi |
|---|---|
| Amide | 21 |
| Alkyl C-H | 17 |
| Methacrylate | 14 |
| Acetate | 14 |
| Methoxy (OCH3) | 10 |
| Nucleic acid | 9 |
| C-O single bond | 8 |
| Carbohydrate | 7 |
Spektra loģika
Šeit loģika ir pierādījumu apkopošana: atkārtotas literatūras pieminēšanas par saliva, atkārtotas pīķu pozīcijas un atkārtotas funkcionālo grupu asociācijas. Spēcīga materiāla hipotēze joprojām jāatbalsta ar vairākiem pīķiem, kas saskan viens ar otru, nevis tikai ar vienu galveno joslu.
Reālās pasaules izmantošana
Šī lapa ir paredzēta polimēru identificēšanai, ienākošo materiālu kvalitātes kontrolei, nezināmas plastmasas analīzei, pārstrādātā satura pārskatam un ar literatūru pamatotai references spektru interpretācijai.
Biežākās kļūdas
- Pārāk agri paziņot par materiāla atbilstību, jo ir viens pazīstams pīķis.
- Ignorējot parauga sagatavošanu, pildvielas, oksidāciju, ūdeni vai piedevas, kas var mainīt šķietamo modeli.
- Izmantojot literatūras pierādījumus, nepārbaudot, vai jūsu pašu paraugu ņemšanas režīms un spektra kvalitāte ir salīdzināmi.
Verifikācijas padoms
Izmantojiet DSC, GC-MS vai TGA, lai apstiprinātu materiāla hipotēzi, ja pīķu modelis ir neskaidrs vai jaukts.
Literatūra aiz šīs lapas
-
pārliecība 1,0
saliva
Salivary molecular spectroscopy: A sustainable, rapid and non-invasive monitoring tool for diabetes mellitus during insulin treatment DOI: 10.1371/journal.pone.0223461 -
pārliecība 0,9
saliva
Elkins - 2011 - Rapid Presumptive Fingerprinting of Body Fluids DOI: 10.1111/j.1556-4029.2011.01870.x -
pārliecība 0,9
saliva
Salivary Detection of Zika Virus Infection Using ATR-FTIR Spectroscopy Coupled with Machine Learning Algorithms and Univariate Analysis: A Proof-of-Concept Animal Study DOI: 10.3390/diagnostics13081443 -
pārliecība 0,9
saliva
Salivary ATR-FTIR Spectroscopy Coupled with Support Vector Machine Classification for Screening of Type 2 Diabetes Mellitus DOI: 10.3390/diagnostics13081396 -
pārliecība 0,9
saliva
The Role of the Preanalytical Step for Human Saliva Analysis via Vibrational Spectroscopy DOI: 10.3390/metabo13030393 -
pārliecība 0,9
saliva
Attenuated total reflection FTIR dataset for identification of type 2 diabetes using saliva DOI: 10.1016/j.csbj.2022.08.038 -
pārliecība 0,9
saliva
Vieira 等 - 2021 - Infrared Spectroscopy Based Study of Biochemical C DOI: 10.2116/analsci.20P395 -
pārliecība 0,8
saliva
Optical screening of diabetes mellitus using non-invasive Fourier-transform infrared spectroscopy technique for human lip DOI: 10.1016/j.jpba.2012.12.009 -
pārliecība 0,8
saliva
Unlocking the Diagnostic Potential of Saliva: A Comprehensive Review of Infrared Spectroscopy and Its Applications in Salivary Analysis DOI: 10.3390/jpm13060907 -
pārliecība 0,8
saliva
ATR-FTIR Spectroscopy with Chemometrics for Analysis of Saliva Samples Obtained in a Lung-Cancer-Screening Programme: Application of Swabs as a Paradigm for High Throughput in a Clinical Setting DOI: 10.3390/jpm13071039
Augšupielādējiet savu FTIR spektru
Saņemiet ar AI palīdzību veiktu polimēru analīzi un pīķu pīķa interpretāciju no sava spektra.