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Enregistrement W2003929362 · doi:10.1002/rcm.4878

Liquid chromatography/tandem mass spectrometry for analysis of 1,2‐dibromo‐4‐(1,2‐dibromoethyl)cyclohexane (TBECH) and 1,2,5,6‐tetrabromocyclooctane (TBCO)

2011· article· en· W2003929362 sur OpenAlexaff
Simon Ningsun Zhou, Eric J. Reiner, Chris Marvin, Paul A. Helm, Ian D. Brindle

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaBrock UniversityMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryCyclohexaneAnalyteTandem mass spectrometryElutionDetection limitSolventAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the two flame retardants 1,2-dibromo-4-(1,2-dibromoethyl)cyclohexane (TBECH) and 1,2,5,6-tetrabromocyclooctane (TBCO) have been widely used, a selective instrumental method of analysis for these compounds has not been developed to date. In this study, we demonstrate the feasibility to utilize liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) for the separation and analysis of α- and β-TBCO and α-, β-, γ-, and δ-TBECH. Acetone was initially used in a tetrahedron solvent system for LC optimization. A simple isocratic elution allowed near-baseline separation of these compounds. Different ionization approaches and mechanisms were investigated. The mass spectrometric transition of [M + O(2)](-) => Br(-) (459.8 => 78.9) was a selective detection method for the target analytes. Good instrument detection limits (5 pg for γ-/δ-TBECH, 125 pg for α-/β-TBECH, and 30 pg for α-/β-TBCO with 2.0 µL injection) were obtained. Excellent linearity up to 50 ng/µL (R(2) >0.999) was also achieved. This method has been applied to environmental samples (surface water) for screening purposes with recoveries ranging from 76-92% (CV%: 5-8%). This method shows significant improvement over previous methods.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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