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Enregistrement W1985490102 · doi:10.1255/ejms.583

Mass Spectrometric Analysis of Chemical Warfare Agents and Their Degradation Products in Soil and Synthetic Samples

2003· article· en· W1985490102 sur OpenAlexaff
Paul A. D’Agostino, James R. Hancock, C. L. Chenier

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Mass Spectrometry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganosulfur compoundsChemistryChemical Warfare AgentsMass spectrometryElectrospray ionizationChromatographyMass spectrumChemical ionizationDART ion sourceElectrosprayGas chromatographyAnalytical Chemistry (journal)SulfurElectron ionizationOrganic chemistryIonizationIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A packed capillary liquid chromatography-electrospray ionization mass spectrometry (LC-ESI-MS) method was developed for the identification of chemical warfare agents, their degradation products and related compounds in synthetic tabun samples and in soil samples collected from a former mustard storage site. A number of organophosphorus and organosulfur compounds that had not been previously characterized were identified, based on acquired high-resolution ESI-MS data. At lower sampling cone voltages, the ESI mass spectra were dominated by protonated, sodiated and protonated acetonitrile adducts and/or their dimers that could be used to confirm the molecular mass of each compound. Structural information was obtained by inducing product ion formation in the ESI interface at higher sampling cone voltages. Representative ESI-MS mass spectra for previously uncharacterized compounds were incorporated into a database as part of an on-going effort in chemical warfare agent detection and identification. The same samples were also analyzed by capillary column gas chromatography (GC)-MS in order to compare an established method with LC-ESI-MS for chemical warfare agent identification. Analysis times and full-scanning sensitivities were similar for both methods, with differences being associated with sample matrix, ease of ionization and compound volatility. GC-MS would be preferred for organic extracts and must be used for the determination of mustard and relatively non-polar organosulfur degradation products, including 1,4- thioxane and 1,4-dithiane, as these compounds do not ionize during ESI-MS. Diols, formed following hydrolysis of mustard and longer-chain sulfur vesicants, may be analyzed using both methods with LC-ESI-MS providing improved chromatographic peak shape. Aqueous samples and extracts would, typically, be analyzed by LC-ESI-MS, since these analyses may be conducted directly without the need for additional sample handling and/or derivatization associated with GC-MS determinations. Organophosphorus compounds, including chemical warfare agents, related compounds and lower volatility hydrolysis products may all be determined during a single LC-ESI- MS analysis. Derivatization of chemical warfare agent hydrolysis products and other compounds with hydroxyl substitution would be required prior to GC-MS analysis, giving LC-ESI-MS a definite advantage over GC-MS for the analysis of samples containing chemical warfare agents and/or their hydrolysis products.

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations64
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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