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SBR00052

Sigma-Aldrich

Semi Polar Metabolites QC Mix

suitable for LC-MS

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About This Item

Code UNSPSC :
41116107
Nomenclature NACRES :
NA.28

Forme

liquid

Niveau de qualité

200

Conditionnement

pkg of 1 vial

Adéquation

suitable for LC-MS

Température de stockage

2-8°C

Catégories apparentées

Description générale

In order to assess any variations in LC-MS-based metabolomics analysis data, it is recommended to add an additional QC (quality control) sample at the beginning of every analytical experiment batch. It is recommended that QC be injected every 4-10 injections into the workflow steps . The QC sample evaluates any drifting phenomenon like intensity values, ion suppression, or any changes in the retention time of the material’s peaks in the LC-MS data. The Semi Polar Metabolites QC Mix is a ready to use solution for mass spectroscopy workflows. By utilizing the QC mix, the user will be able to assess drifting and ion suppression phenomenon. The Semi Polar Metabolites QC Mix is comprised of 9 components (Uridine, Adenosine, Guanosine, 4-Hydroxybenzoic acid, Vanillic acid, Melatonin, Taurocholic acid, Cholic acid, and Hyodeoxycholic acid) which covers ~100-500 Da mass range.

Caractéristiques et avantages

  • The mix was designed for ESI (+/-) detection.
  • The mixture comes as a ready to use solution(~9:1 water: ACN) format in crimp top (Silicone/PTFE liner) amber vial, which is suitable for use with most of the LC-MS autosamplers.
  • The recommended storage temperature of the mixture is 2-8°C, thawing of the sample is not required.

Adéquation

The Semi Polar Metabolites QC Mix is suitable for mass spectroscopy.

Pictogrammes

Flame
GHS02

Mention d'avertissement

Warning

Mentions de danger

H226

Classification des risques

Flam. Liq. 3

Code de la classe de stockage

3 - Flammable liquids

Classe de danger pour l'eau (WGK)

WGK 3

Point d'éclair (°F)

80.6 °F

Point d'éclair (°C)

27 °C

Certificats d'analyse (COA)

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LC-MS-based metabolomics
Zhou, B et al
Molecular Biosystems, 8(2), 470-481 (2012)
From samples to insights into metabolism: Uncovering biologically relevant information in LC-HRMS metabolomics data
Ivanisevic, J., & Want, E. J.
Metabolites, 9(12), 308-308 (2019)

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