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Enregistrement W1501032974 · doi:10.1080/03601234.2015.1048097

Development of a real-time immuno-PCR assay for the quantification of 17β-estradiol in water

2015· article· en· W1501032974 sur OpenAlexaff
Daniel Gaudet, Denise Nilsson, Tanner Lohr, Claudia Sheedy

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyChemistryEstriolDetection limitEstroneTap waterPolyclonal antibodiesAntibodyBiochemistryBiologyHormoneEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A competitive real-time (RT) immuno-polymerase chain reaction (iPCR) (RT-iPCR) assay was developed for the sensitive quantification of 17β-estradiol in water. Using a universal iPCR method and polyclonal antibodies, 17β-estradiol was accurately quantified at concentrations ranging from 1 pg mL(-1) to 10 µg mL(-1). The RT-iPCR assay's limit of detection was 0.7 pg mL(-1). The RT-iPCR assay provided an 800-fold increase in sensitivity as well as an expanded working range compared with the corresponding enzyme-linked immunosorbent assay. Assay cross-reactivity to estrone and estriol, two structurally related estrogens, was below 8%. Water samples spiked with 17β-estradiol were analyzed by RT-iPCR to determine the assay's potential as a rapid screen for the monitoring of manure-borne estrogens in the environment. The assay showed recoveries of 82, 102 and 103% for Milli-Q, tap, and irrigation water, respectively, without requiring sample extraction or concentration prior to analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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