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我从分析3000个补充信息文件的精确质量数据中学到的东西。

What I Learned from Analyzing Accurate Mass Data of 3000 Supporting Information Files.

作者信息

Christmann Mathias

机构信息

Institute of Chemistry and Biochemistry, Freie Universität Berlin, Takustrasse 3, 14195 Berlin, Germany.

出版信息

Org Lett. 2025 Jan 10;27(1):4-7. doi: 10.1021/acs.orglett.4c03458. Epub 2024 Dec 19.

DOI:10.1021/acs.orglett.4c03458
PMID:39700618
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11731364/
Abstract

A Python script for the systematic, high-throughput analysis of accurate mass data was developed and tested on more than 3000 Supporting Information (SI) PDFs from . For each SI file, quadruplets of molecular formula, measured ion, e.g., [M + Na], and reported calculated and found masses were extracted and analyzed. Interestingly, only 40% of the files containing readable accurate mass data were both internally consistent and in compliance with . The analysis revealed unexpected errors and provided actionable advice on how to improve data quality.

摘要

开发了一个用于准确质量数据的系统、高通量分析的Python脚本,并在来自……的3000多个补充信息(SI)PDF文件上进行了测试。对于每个SI文件,提取并分析分子式、测量离子(例如[M + Na])的四元组以及报告的计算质量和实测质量。有趣的是,只有40%包含可读准确质量数据的文件在内部是一致的且符合……。该分析揭示了意外的错误,并提供了关于如何提高数据质量的可行建议。

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