Application of Automated Mass Spectrometry Deconvolution and Identification Software for Pesticide Analysis in Surface Waters
Notice bibliographique
Résumé
A new approach to surface water analysis has been investigated in order to enhance the detection of different organic contaminants in Nathan Creek, British Columbia. Water samples from Nathan Creek were prepared by liquid/liquid extraction using dichloromethane (DCM) as an extraction solvent and analyzed by gas chromatography mass spectrometry method in scan mode (GC-MS scan). To increase sensitivity for pesticides detection, acquired scan data were further analyzed by Automated Mass Spectrometry Deconvolution and Identification Software (AMDIS) incorporated into the Agilent Deconvolution Reporting Software (DRS), which also includes mass spectral libraries for 567 pesticides. Extracts were reanalyzed by gas chromatography mass spectrometry single ion monitoring (GC-MS-SIM) to confirm and quantitate detected pesticides. Pesticides: atrazine, dimethoate, diazinone, metalaxyl, myclobutanil, napropamide, oxadiazon, propazine and simazine were detected at three sampling sites on the mainstream of the Nathan Creek. Results of the study are further discussed in terms of detectivity and identification level for each pesticide found. The proposed approach of monitoring pesticides in surface waters enables their detection and identification at trace levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».