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Enregistrement W2007042296 · doi:10.1021/ac000527u

Speciation of Key Arsenic Metabolic Intermediates in Human Urine

2000· article· en· W2007042296 sur OpenAlexafffund
X. Chris Le, Xiufen Lu, Mingsheng Ma, Walter Cullen, H. Vasken Aposhian, Baoshan Zheng

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArsenicChemistryArseniteArsenateGenetic algorithmUrineMetabolic pathwayEnvironmental chemistryArsenobetaineChromatographyMetabolismBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomethylation is the major human metabolic pathway for inorganic arsenic, and the speciation of arsenic metabolites is essential to a better understanding of arsenic metabolism and health effects. Here we describe a technique for the speciation of arsenic in human urine and demonstrate its application to the discovery of key arsenic metabolic intermediates, monomethylarsonous acid (MMAIII) and dimethylarsinous acid (DMAIII), in human urine. The study provides a direct evidence in support of the proposed arsenic methylation pathway in the human. The finding of MMAIII and DMAIII in human urine, along with recent studies showing the high toxicity of these arsenicals, suggests that the usual belief of arsenic detoxification by methylation needs to be reconsidered. The arsenic speciation technique is based on ion pair chromatographic separation of arsenic species on a 3-micron particle size column at 50 degrees C followed by hydride generation atomic fluorescence detection. Speciation of MMAIII, DMAIII, arsenite (AsIII), arsenate (AsV), monomethylarsonic acid (MMAV), and dimethylarsinic acid (DMAV) in urine samples is complete in 6 min with detection limits of 0.5-2 micrograms/L. There is no need for any sample pretreatment. The capability of rapid analysis of trace levels of arsenic species, which resulted in the findings of the key metabolic intermediates, makes the technique useful for routine arsenic speciation analysis required for toxicological and epidemiological studies.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations331
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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