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SBR00052

Sigma-Aldrich

Semi Polar Metabolites QC Mix

suitable for LC-MS

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About This Item

Codice UNSPSC:
41116107
NACRES:
NA.28

Forma fisica

liquid

Livello qualitativo

Confezionamento

pkg of 1 vial

Compatibilità

suitable for LC-MS

Temperatura di conservazione

2-8°C

Categorie correlate

Descrizione generale

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.

Caratteristiche e vantaggi

  • 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.

Compatibilità

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

Pittogrammi

Flame

Avvertenze

Warning

Indicazioni di pericolo

Classi di pericolo

Flam. Liq. 3

Codice della classe di stoccaggio

3 - Flammable liquids

Classe di pericolosità dell'acqua (WGK)

WGK 3

Punto d’infiammabilità (°F)

80.6 °F

Punto d’infiammabilità (°C)

27 °C


Certificati d'analisi (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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