Comparison of APPI, APCI and ESI for the LC‐MS/MS analysis of bezafibrate, cyclophosphamide, enalapril, methotrexate and orlistat in municipal wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The applicability of three different ionization techniques: atmospheric pressure photoionization (APPI), atmospheric pressure chemical ionization (APCI) and electrospray ionization (ESI) was tested for the liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis of five target pharmaceuticals (cyclophosphamide, methotrexate, bezafibrate, enalapril and orlistat) in wastewater samples. Performance was compared both by flow injection analysis (FIA) and on-column analysis in deionized water and wastewater samples. A column switching technique for the on-line extraction and analysis of water samples was used. For both FIA and on-column analysis, signal intensity and signal-to-noise (S/N) ratio of the target analytes in the three sources were studied. Limits of detection and matrix effects during the analysis of wastewater samples were also investigated. ESI generated significantly larger peak areas and higher S/N ratios than APCI and APPI in FIA and in on-column analysis. ESI was proved to be the most suitable ionization method as it enabled the detection of the five target compounds, whereas APCI and APPI ionized only four compounds.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».