Some Features of Quantitative Analysis of Surface Compounds by Laser Desorption Mass Spectrometry

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of quantitative analysis of widely used surface samples are shown. Corrosion damage to copper and steel surfaces can be analyzed quantitatively using cobalt chloride as the internal standard. The study also demonstrates the feasibility of comparative quantitative analysis of blue ink using methylene blue homologues as standards. When conducting quantitative analysis on surfaces with inhomogeneous morphology, it has been observed that direct analysis is not possible because of uneven ionization of the sample. It has been found that when analyzing such surfaces, it is necessary to exclude points with a low signal-to-noise ratio from consideration. The work highlights the extensive possibilities of utilizing quantitative analysis in mass spectrometric visualization of the surface. The work is aimed at demonstrating the capabilities of the laser desorption mass spectrometric method for analyzing the surfaces of various materials, which will make this method universal for searching for a wide range of contaminants on the surface of materials of various nature.

About the authors

I. S. Pytskii

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry

Email: ivanpic4586@gmail.com
119991, Moscow, Russia

E. S. Kuznetsova

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry

Email: ivanpic4586@gmail.com
119991, Moscow, Russia

A. K. Buryak

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry

Author for correspondence.
Email: ivanpic4586@gmail.com
119991, Moscow, Russia

References

  1. Picó Y. // Curr. Opin. Environ. Sci. 2020. T. 18. № 1. C. 47.
  2. Feider C.L., Krieger A., DeHoog R.J., Eberlin L.S. // Anal. chem. 2019. T. 91. № 7. C. 4266.
  3. Ural N. Open Geosci. 2021. T. 13. № 4. C. 197.
  4. Khan H., Yerramilli A.S., D’Oliveira A. et al. // Can. J. Chem. Eng. 2020. T. 98. № 6. C. 1255.
  5. Wójtowicz A., Wietecha-Posłuszny R. // Appl. Phys. A. 2019. T. 125. № 1. C. 1.
  6. Hong Y., Birse N., Quinn B. et al. // J. Food Sci. 2022. T. 6. № 9. C. 14.
  7. Hou T.Y., Chiang-Ni C., Teng S.H.J. // Food Drug Anal. 2019. T. 27. № 2. C. 404.
  8. Welker M., Van Belkum A., Girard V. et al. // Expert Rev. Proteomics. 2019. T. 16. № 9. C. 695.
  9. Pytskii I.S., Minenkova I.V., Kuznetsova E.S. et al. // Pure Appl. Chem. 2020. T. 92. № 3. C. 1227.
  10. Pytskii I.S., Kuznetsova E.S., Buryak A.K. // Russ. J. Phys. Chem. A. 2021. T. 95. № 11. C. 2319.
  11. Pytskii I.S., Kuznetsova E.S., Buryak A.K. // Ibid. 2022. T. 96. № 10. C. 2215.
  12. Minenkova I.V., Pytskii I.S., Buryak A.K. // Prot. Met. Phys. Chem. Surf. 2022. T. 58. № 6. C. 605.
  13. Schulz S., Becker M., Groseclose M.R. et al. // Curr. Opin. Biotechnol. 2019. T. 55. № 2. C. 51.
  14. Hendel K.K., Bagger C., Olesen U.H. et al. // Drug deliv. 2019. T. 26. № 1. C. 244.
  15. Morosi L., Matteo C., Meroni M. et al. // Talanta. 2022. T. 237. № 1. C. 122918.
  16. Iartsev S.D., Pytskii I.S., Zenkevich I.G., Buryak A.K. // J. Anal. Chem. 2017. T. 72. № 6. C. 624.
  17. Ibrahim S., Froehlich B.C., Aguilar-Mahecha A. et al. // Anal. Chem. 2020. T. 92. № 18. C. 12407.
  18. Rzagalinski I., Volmer D.A. et al. Biochim. Biophys. Acta Proteins Proteom. 2017. T. 1865. № 11. C. 726.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (42KB)
3.

Download (44KB)
4.

Download (49KB)
5.

Download (179KB)
6.

Download (69KB)
7.

Download (86KB)

Copyright (c) 2023 И.С. Пыцкий, Е.С. Кузнецова, А.К. Буряк

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».