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Enregistrement W1653885881 · doi:10.1021/acs.analchem.5b01850

Headspace versus Direct Immersion Solid Phase Microextraction in Complex Matrixes: Investigation of Analyte Behavior in Multicomponent Mixtures

2015· article· en· W1653885881 sur OpenAlexafffund
Emanuela Gionfriddo, Érica A. Souza-Silva, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSigma-Aldrich Corporation
Mots-clésAnalyteChemistrySolid-phase microextractionCoatingMatrix (chemical analysis)ChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometryGas chromatography–mass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to investigate the behavior of analytes in complex mixtures and matrixes with the use of solid-phase microextraction (SPME). Various factors that influence analyte uptake such as coating chemistry, extraction mode, the physicochemical properties of analytes, and matrix complexity were considered. At first, an aqueous system containing analytes bearing different hydrophobicities, molecular weights, and chemical functionalities was investigated by using commercially available liquid and solid porous coatings. The differences in the mass transfer mechanisms resulted in a more pronounced occurrence of coating saturation in headspace mode. Contrariwise, direct immersion extraction minimizes the occurrence of artifacts related to coating saturation and provides enhanced extraction of polar compounds. In addition, matrix-compatible PDMS-modified solid coatings, characterized by a new morphology that avoids coating fouling, were compared to their nonmodified analogues. The obtained results indicate that PDMS-modified coatings reduce artifacts associated with coating saturation, even in headspace mode. This factor, coupled to their matrix compatibility, make the use of direct SPME very practical as a quantification approach and the best choice for metabolomics studies where wide coverage is intended. To further understand the influence on analyte uptake on a system where additional interactions occur due to matrix components, ex vivo and in vivo sampling conditions were simulated using a starch matrix model, with the aim of mimicking plant-derived materials. Our results corroborate the fact that matrix handling can affect analyte/matrix equilibria, with consequent release of high concentrations of previously bound hydrophobic compounds, potentially leading to coating saturation. Direct immersion SPME limited the occurrence of the artifacts, which confirms the suitability of SPME for in vivo applications. These findings shed light into the implementation of in vivo SPME strategies in quantitative metabolomics studies of complex plant-based systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations91
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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