Characterizing and Compensating for Matrix Effects Using Atmospheric Pressure Chemical Ionization Liquid Chromatography−Tandem Mass Spectrometry: Analysis of Neutral Pharmaceuticals in Municipal Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Matrix effects are a great challenge for the quantitative analysis of environmental samples by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Signal suppression or enhancement can compromise the accuracy of analytical results. While matrix effects have been relatively well studied for applications of LC-MS/MS instrumentation with electrospray ionization, there have been relatively few studies to evaluate matrix effects when using atmospheric pressure chemical ionization (APCI) as the ion source. In this study, we determined the effects of sample matrix on the analysis of six neutral pharmaceuticals (i.e., caffeine, cotinine, carbamazepine and its major metabolite, carbamazepine-10,11-dihydrodiol, trimethoprim, and fluoxetine) in samples of municipal wastewater using LC-APCI-MS/MS and evaluated whether isotope-labeled internal standards can be used to compensate for matrix effects. The matrix effects were measured using postextraction spikes and postcolumn direct infusion, respectively. The results showed that the matrix in the extracts prepared from municipal wastewater enhanced the signals for four of the six analytes when using an APCI source. Without correction for signal enhancement, apparent recoveries of the analytes from wastewater samples were overestimated to levels as high as 178% of the spiked amount. Isotope-labeled compounds corrected for these overestimates that occurred as a result of interferences from the sample matrix.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».