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Enregistrement W2053173597 · doi:10.1021/ac015723v

Automated In-Tube Solid-Phase Microextraction Coupled with HPLC for the Determination of<i>N</i>-Nitrosamines in Cell Cultures

2002· article· en· W2053173597 sur OpenAlexaff
Wayne M. Mullett, K. Levsen, Jürgen Borlak, Jingcun Wu, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésChemistrySolid-phase microextractionChromatographyHigh-performance liquid chromatographyTube (container)Stationary phasePhase (matter)Mass spectrometryGas chromatography–mass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An automated in-tube solid-phase microextraction (SPME) HPLC analysis method for 4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanone (NNK) and several metabolites has been developed. NNK is one of the tobacco-specific N-nitrosamines (TSNA), which has been linked to cancers associated with the use of or exposure to tobacco products. In-tube SPME is an on-line extraction technique in which analytes are extracted and concentrated from the sample directly into a coated capillary by repeated draw/eject steps. In this study, a tailor-made polypyrrole (PPY)-coated capillary and several commercially available capillaries (capillary GC columns) were used to evaluate their extraction efficiencies for NNK and several metabolites in cell cultures. Compared with commercial capillaries that were currently used for in-tube SPME, the PPY-coated capillary showed better extraction efficiency for all of the compounds studied. After optimization of the extraction conditions, NNK and five metabolite compounds were analyzed in spiked cell cultures, confirming the applicability of the developed method. Excellent linearity was observed for all compounds (av R2 = 0.9942) and detection limits that ranged from 20 to 250 ng/mL. The average within-day and between day variations (% RSD) were 2.9 and 3.6%, respectively. This automated extraction and analysis method simplified the determination of the TSNA, requiring a total sample analysis time of only approximately 30 min.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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