MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1847764292 · doi:10.1002/jssc.201200839

Development and evaluation of a new <i>in vivo</i> solid‐phase microextraction sampler

2012· article· en· W1847764292 sur OpenAlexaff
Oluranti Paul Togunde, Heather Lord, Ken D. Oakes, Mark R. Servos, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueJournal of Separation Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionChromatographyIn vivoDetection limitFish <Actinopterygii>ReproducibilityChemistrySampling (signal processing)Biomedical engineeringComputer scienceGas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryBiologyBiotechnologyMedicineFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of solid-phase microextraction (SPME) as a nonlethal technique for in vivo sampling of pharmaceutical residue in fish tissue has been documented in the literature. However, there is need to improve its simplicity and robustness for wider applications in the laboratory and field. The objective of this research is to develop and improve the SPME device for sampling of pharmaceuticals in fish tissue. The practical application of the new device was demonstrated in the field where some wild fish (Esox masquinongy) were caught in the river and sampled by the device. The samples were analyzed using LC coupled with MS/MS (LC-MS/MS). The new in vivo SPME device with a PDMS extraction phase (sorbent) was demonstrated to a robust tool by both experts and nonexpert of the method and it is simpler than the traditional device. The detection limit of the method in gel and fish tissue was 0.01-0.26 ng/g. The interday reproducibility in gel and fish homogenized fish tissue was 8-16% RSD. This study demonstrates that the new device will provide a platform or opportunity for rapid sampling of carbamazepine, diazepam, and nordiazepam in fish muscle with acceptable precision.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Separation ScienceMême sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental ImpactsTravaux en français237 207