Mass spectrometry applied to the analysis of estrogens in the environment
Notice bibliographique
Résumé
Environmental analytical chemistry has recently changed focus from analysis of non-polar, persistent contaminants (e.g. polychlorinated biphenyls and dioxins) to more polar and labile compounds that interfere with biological processes. For example, natural and synthetic estrogens and their metabolites have been detected in sewage treatment plant effluents at nanogram/liter concentrations that are similar to those at which both total sex reversal and intersex (containing both testes and ova) is induced in fish exposed to these compounds in laboratory experiments. The development of techniques for the analysis of natural and synthetic estrogens in biological fluids (i.e. serum and urine) has been a priority in the biomedical field. However, the recent recognition that estrogen hormones are contaminants in the environment that may contribute to endocrine disruption has focused attention on the need for highly sensitive and specific techniques that are applicable for trace analysis in complex environmental matrices. Three optimized mass spectrometric protocols have been developed for the determination and quantitation of steroid hormones in environmental matrices using gas chromatography/tandem mass spectrometry (GC/MS/MS), liquid chromatography/mass spectrometry selected ion monitoring, (LC/MS - SIM) and liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS). The advantages and disadvantages of each method are presented.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».