Simultaneous Analysis of 22 Volatile Organic Compounds in Cigarette Smoke Using Gas Sampling Bags for High-Throughput Solid-Phase Microextraction
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying volatile organic compounds (VOCs) in cigarette smoke is necessary to establish smoke-related exposure estimates and evaluate emerging products and potential reduced-exposure products. In response to this need, we developed an automated, multi-VOC quantification method for machine-generated, mainstream cigarette smoke using solid-phase microextraction gas chromatography-mass spectrometry (SPME-GC-MS). This method was developed to simultaneously quantify a broad range of smoke VOCs (i.e., carbonyls and volatiles, which historically have been measured by separate assays) for large exposure assessment studies. Our approach collects and maintains vapor-phase smoke in a gas sampling bag, where it is homogenized with isotopically labeled analogue internal standards and sampled using gas-phase SPME. High throughput is achieved by SPME automation using a CTC Analytics platform and custom bag tray. This method has successfully quantified 22 structurally diverse VOCs (e.g., benzene and associated monoaromatics, aldehydes and ketones, furans, acrylonitrile, 1,3-butadiene, vinyl chloride, and nitromethane) in the microgram range in mainstream smoke from 1R5F and 3R4F research cigarettes smoked under ISO (Cambridge Filter or FTC) and Intense (Health Canada or Canadian Intense) conditions. Our results are comparable to previous studies with few exceptions. Method accuracy was evaluated with third-party reference samples (≤15% error). Short-term diffusion losses from the gas sampling bag were minimal, with a 10% decrease in absolute response after 24 h. For most analytes, research cigarette inter- and intrarun precisions were ≤20% relative standard deviation (RSD). This method provides an accurate and robust means to quantify VOCs in cigarette smoke spanning a range of yields that is sufficient to characterize smoke exposure estimates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».