Sirvi Autor "Kruve, Anneli, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 9 9

Comparison and optimisation of novel mass spectrometry ionisation sources
(2016-07-05) Laaniste, Asko; Kruve, Anneli, juhendaja; Leito, Ivo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Vedelikkromatograafia-massispektromeetria (LC/MS) on laialt kasutatav meetod väga mitmekesiste analüüside teostamiseks nii rutiin- kui teaduslaborites. LC/MS meetodiga määratakse näiteks taimekaitsevahendeid toiduainetes, erinevaid plastiku komponente sellega kokkupuutuvates produktides, narkootikume veres, seedimise käigus organismis tekkivaid ühendeid, rakkudes leiduvaid valke jne, tegemist on ühe oluliseima meetodiga analüüsimaks komponente segudest. Ionisatsiooniallikas on kahe meetodi (vedelikkromatograafia ja massispektromeetria) ühendamiseks oluline liides, mille abil tekitatakse kromatograafist tulevast vedelikust analüüdimolekulide ioonid, mida analüüsitakse massispektromeetriga. Erinevaid ionisatsiooniallikaid on mitmeid ning pidevalt täiendatakse olemasolevaid ja leiutatakse uusi. Seetõttu on vajalik võrrelda erinevaid uusi ionisatsiooniallikaid, et leida millised on spetsiifilise töö jaoks parimad. Antud töö käigus võrreldi mitmeid uusi ionisatsiooniallikaid kommertsiaalselt levinud elektropihustus ionisatsiooni allikaga (ESI) ning näidati ESI eeliseid võrreldes uudsemate allikatega, mis on popullaarseks muutumas, kuid pole läbinud võrdluse kadalippu, et õigustada nende kasutamist. Samuti oli töö eesmärgiks meie töögrupis eelnevalt väljatöötatud uudse ESI allika pihusti (3R) optimeerimine, mis viidi edukalt lõpule. Optimeerimise tulemused näitavad, uudse 3R pihusti eelised seisnevad peamiselt madalamates avastamispiirides ja robustsuses võrreldes kommertsiaalse allikaga. Samuti täideti edukalt uudse pihustiga seotud teine eesmärk: võrreldi kommertsiaalse pihustiga praktilise analüüsi näitel. 3R pihusti eelised võrreldes kommertsiaalse pihustiga seisnesid väiksemate ainekoguse usaldusväärsemas määramises ning paremas korduvuses. Antud töös leitud erinevate ionisatsiooniallikate võrdlusandmed ning uudse ESI pihusti iseloomustamisel leitud eelised lisavad olulist informatsiooni väga mitmekesisele MS ionisatsiooniallikate temaatikale. Teadlased püüdlevad ühest küljest aina universaalsemate allikate poole, kuid samas otsitakse allikaid väga spetsiifiliste analüüside teostamiseks, mis annaksid parimaid tulemusi. Selleks on vajalik aina uuesti võrrelda praeguseid parimaid allikaid uudsete leiutistega, et leida effektiivseim liides LC/MS meetodile.
Electrospray Ionisation Efficiency Scales: Mobile Phase Effects and Transferability
(Tartu Ülikool, 2015) Liigand, Jaanus; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Elektropihustuse ionisatsiooniefektiivsuse skaala laiendamine positiivses ja negatiivses režiimis
(Tartu Ülikool, 2015) Burk, Piia; Kaupmees, Karl, juhendaja; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Estimating limit of detection for mass spectrometric analysis methods
(2016-07-01) Evard, Hanno; Kruve, Anneli, juhendaja; Leito, Ivo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Avastamispiir (AP) on üks olulisemaid parameetreid analüüsimeetodite valideerimisel. See näitab madalaimat analüüdi kontsentratsiooni, kus võime hea tõenäosusega öelda, et analüüt on tõesti proovis sees. See parameeter on seega oluline tulemuste õigeks tõlgendamiseks ja analüüsimeetodi karakteriseerimiseks. Näiteks võib tuua dopingu ained sportlase veres, narkootilised ained kurjategija uriinis, mürkained toidus, ohtlikud kemikaalid keskkonnas jne. Erinevad standardid, mis avastamispiiri määramist reguleerivad, pole aga omavahel kooskõlas ning seega on tekkinud väga palju erinevaid AP hindamise metoodikaid. Lisaks teevad tihti need metoodikad eeldusi või lihtsustusi, mida pole selgitatud piisavalt viies seega valel kasutamisel ebaadekvaatsete tulemusteni. Esineb ka muid probleeme. Näiteks pole ka piisavalt kirjeldatud avastamispiiri igapäevase kontrollimise korrektseid metoodikaid. Massispektromeetria (MS) on laialt levinud ja hea tundlikkusega analüüsitehnika, mille tõttu on avastamispiir nende puhul eriti oluline. Käesoleva töö käigus võrreldi erinevaid AP hindamise metoodikaid ja uuriti olulisi eksperimendi disaini aspekte kasutades andmeid MS analüüsimeetoditelt. Need tulemused koondati kokku spetsiifiliste soovitustega skeemiks, kus on olulised AP hindamise aspektid välja toodud. Võtmesõnad: Avastamispiir, valideermine, massispektromeetria, vedelikkromatograafia, paberpihustus ionisatsioon
Glüfosaadi määramine pinnaveest SPE HPLC/ESI/MS/MS metoodikaga: kitsaskohad ja nende lahendamine
(Tartu Ülikool, 2013) Toss, Vahur; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Investigation of Fluorescent Reactions in Charged Droplets for Reaction Kinetics Monitoring
(Tartu Ülikool, 2021) Sepman, Helen; Kipper, Andi, juhendaja; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Füüsika instituut
Ionisatsiooniefektiivsuste muutuste uurimine elektropihustusionisatsioonil amiinide näitel
(Tartu Ülikool, 2013) Kleemann, Kristo; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Lahuse pH ja lisandite mõju ionisatsiooniefektiivsusele ESI allikas
(Tartu Ülikool, 2016) Sild, Mari; Liigand, Jaanus, juhendaja; Kruve, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Machine learning for assessing toxicity of chemicals identified with mass spectrometry
(Tartu Ülikool, 2023) Rahu, Ida; Kruve, Anneli, juhendaja; Kull, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Real-world samples can contain hundreds to thousands of chemicals, with endocrinedisrupting chemicals (EDCs) posing a severe threat to human health. Unfortunately, reliable and rapid methods for detecting these compounds from complex mixtures are lacking. One of the potential solutions could be to leverage the capabilities of non-target liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC/HRMS) combined with machine learning methods. This study aimed to investigate whether the biochemical activity of compounds can be estimated based on chemical fingerprints calculated from HRMS spectra and thereby flag the compounds that require further analysis due to the potential risk they pose to human health. For that, several classification models based on a variety of machine learning algorithms were trained, and their accuracy was evaluated using chemical fingerprints derived from experimental mass spectra. As a result, it was found that the proposed methodology has great potential in the field of in silico toxicology.