Speciation of cationic arsenic species in seafood by coupling liquid chromatography with hydride generation atomic fluorescence detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A method was developed for determining arsenobetaine (AB), arsenocholine (AC), trimethylarsine oxide (TMAO) and tetramethylarsonium ion (TMA+) in seafood products. The arsenic species were extracted from the matrix by methanol–water and the extracts were quantified by high-performance liquid chromatography coupled with thermo-oxidation hydride generation atomic fluorescence spectrometry (HPLC–thermo-oxidation–HG-AFS). The variables affecting each stage of the methodology were optimized. The analytical features of the method (recovery, precision, limit of detection and linearity range) were calculated for each arsenical species. The lowest limit of detection was obtained for TMAO (0.0009 µg g−1, dry mass), whereas AC was the arsenic species with the highest LOD (0.0063 µg g−1, dry mass). The precision of the method varied between 0.7% for AB and 8.4% for TMA+. The recovery percentage was greater than 97% for all species. The proposed procedure was applied to reference materials: DORM-2 (Dogfish muscle, National Research Council of Canada), NFA-Shrimp and NFA-Plaice (National Food Agency of Denmark). The results were compared with the values obtained by other authors.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle