LCMS
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.
Pořadatel
Agilent Technologies
Agilent Technologies
Analytičtí vědci a kliničtí výzkumníci po celém světě spoléhají na Agilent a na to, že jim pomůže splnit i ty nejsložitější požadavky v laboratoři. Naše přístroje, software, služby a spotřební materiál řeší celou škálu potřeb ve Vaší laboratoři.
Tagy
LC/MS
LC/MS/MS
LC/TOF
Iontová Mobilita
LC/HRMS
LinkedIn Logo

Development of RapidFire Native Mass Spectrometry and Collision Induced Unfolding Methodologies for High Throughput Screening of Protein and Oligonucleotide Biotherapeutics.

ZÁZNAM | Proběhlo Út, 17.10.2023
Vývoj metodik nativní hmotnostní spektrometrie RapidFire a srážkou indukovaného rozkládání pro vysoce výkonný screening.
Přejít na webinář
Agilent Technologies: Development of RapidFire Native Mass Spectrometry and Collision Induced Unfolding Methodologies for High Throughput Screening of Protein and Oligonucleotide Biotherapeutics.
Agilent Technologies: Development of RapidFire Native Mass Spectrometry and Collision Induced Unfolding Methodologies for High Throughput Screening of Protein and Oligonucleotide Biotherapeutics.

Ion Mobility (IM) advancements in Software, Data Bases, AI and Machine learning are quickly improving capabilities to make unknown identifications, separate and ID isomers, as well as improve workflows associated with metabolomics, lipidomics, PFAS, and qual-quant screening.

In addition, IM measurements are significantly improved with HRdm High Resolution Demultiplexing. This is the first commercial IM instrument to enable the simultaneous combination of high drift resolution, while at the same time achieving all four of the following measurement capabilities: broad mass range in a single injection, multiplexing to increase sensitivity, compatibility with fast chromatographic acquisition rates , and highest precision in CCS measurements. For more accurate CCS predictions, the better precision in the CCS training set improves AI machine learning SW. This can significantly reduce the number of potential candidate structures to select from when making unknown identifications.

Presenter: Brock Juliano (Ph.D. student, Brandon Ruotolo lab, Dept of Chemistry, Univ of Michigan)

Agilent Technologies
LinkedIn Logo
 

Mohlo by Vás zajímat

Overcoming Strong Solvent Effects in the Analysis of Vepdegestrant

Aplikace
| 2026 | Agilent Technologies
Instrumentace
HPLC
Výrobce
Agilent Technologies
Zaměření
Farmaceutická analýza

Identification of Double Bond Positions and Relative Acyl Chain Positions in Egg Yolk Phosphatidylcholines Using OAD-TOF System

Aplikace
| 2026 | Shimadzu
Instrumentace
LC/MS, LC/MS/MS, LC/TOF, LC/HRMS
Výrobce
Shimadzu
Zaměření
Potraviny a zemědělství

High Molecular-Weight Polysaccharide Characterization by SEC-MALS Using GTxResolve™ 1000 and 2000 Å SEC Columns

Aplikace
| 2026 | Waters
Instrumentace
GPC/SEC, Spotřební materiál, LC kolony
Výrobce
Waters
Zaměření
Farmaceutická analýza, Potraviny a zemědělství

Development and Optimization for a Comprehensive LC/MS/MS Method for the Detection of 74 PFAS Compounds

Aplikace
| 2026 | Agilent Technologies
Instrumentace
LC/MS, LC/MS/MS, LC/QQQ
Výrobce
Agilent Technologies
Zaměření
Potraviny a zemědělství

PFAS in Biota: Risk Context & Robust Analytical Solutions

Ostatní
| 2026 | ALS Europe
Instrumentace
Laboratorní rozbory, LC/MS, LC/MS/MS
Výrobce
Zaměření
Životní prostředí
Další projekty
GCMS
ICPMS
Sledujte nás
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.