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Enregistrement W2059567198 · doi:10.1002/rcm.4243

Determination of cylindrospermopsin in freshwaters and fish tissue by liquid chromatography coupled to electrospray ion trap mass spectrometry

2009· article· en· W2059567198 sur OpenAlexfundno aff
Pasquale Gallo, Serena Fabbrocino, Maria Grazia Cerulo, Pasquale Ferranti, Milena Bruno, Luigi Serpe

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésChemistryChromatographyIon trapMass spectrometryElectrosprayFish <Actinopterygii>Electrospray mass spectrometryTrap (plumbing)Environmental chemistryFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cylindrospermopsin (CYN) is a toxic alkaloid-like compound produced by some strains of cyanobacteria, procariotic organisms occurring in water blooms, observed worldwide in eutrophic lakes and drinking water reservoirs. Methods for determination of CYN in freshwater and fish muscle by liquid chromatography coupled to electrospray ion trap mass spectrometry are herein described. The performances of both methods are reported; ion trap LC/ESI-MS/MS resulted highly selective and reliable in unambiguous identification of CYN, based on monitoring the precursor ion and three product ions. The methods developed showed satisfactory mean recoveries (higher than 63.6%) and relative standard deviations, ranging from 5.8 to 9.8%. The limits of quantification at 0.10 ng/mL in freshwaters and 1.0 ng/g in fish muscle, respectively, allow for determination of CYN also in early contamination stages. Ion trap LC/ESI-MS/MS was successfully applied to the identification and quantification of CYN in water and cyanobacteria extracts from Lake Averno, near Naples, representing the first case of contamination described in southern Italy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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