Hyphenation of high performance liquid chromatography with sector field inductively coupled plasma mass spectrometry for the determination of ultra-trace level anionic and cationic arsenic compounds in freshwater fishElectronic Supplementary Information (ESI) available: analytical figures of merit obtained with a standard set-up, the LOD for the high resolution mode, LODs reported by other authors and tissue concentrations for the Northern pike. See http://www.rsc.org/suppdata/ja/b3/b304890j/
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We describe a hyphenation technique between HPLC and ICP-SFMS for ultra-trace arsenic speciation analysis. Exceptional analytical performance was achieved using a MicroMist nebulizer preceded by a high-pressure splitter. Despite a 1 ∶ 7.5 flow splitting, the detection limits in the range of 1.2 to 2.4 pg mL−1 were about two times lower than those obtained with a concentric nebulizer without any flow splitting, demonstrating the applicability of coupling conventional HPLC system (1.5 mL min−1 eluent flow) with microflow nebulizer for ultra-trace arsenic speciation analysis. This set-up offers an advantage for on-line fraction collection for either multidimensional chromatographic separation of co-eluting As compounds or for structural identification of unknown compounds without sacrificing analytical sensitivity. In addition, this system showed good accuracy and repeatability. The method was applied to the determination of arsenic compounds in freshwater fish samples from an arsenic-rich lake, Moira Lake, Canada. Using cation-exchange chromatography, tetramethylarsonium ion (Tetra) was detected in freshwater fish samples for the first time. Moreover, in pumpkinseed, Tetra was found to be the major arsenic species, indicating that the biomethylation pathway in freshwater ecosystems may include the tetramethyl stage.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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