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Enregistrement W2063808014 · doi:10.1039/c3ay40909k

Acid extraction for the determination of methyl mercury in biotissues by isotope dilution gas chromatography inductively coupled plasma-mass spectrometry

2013· article· en· W2063808014 sur OpenAlexafffund
Lucia D’Ulivo, Lu Yang, Yong‐Lai Feng, Zoltán Mester

Notice bibliographique

RevueAnalytical Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Canada
Mots-clésIsotope dilutionChemistryInductively coupled plasma mass spectrometryMercury (programming language)ChromatographyMass spectrometryInductively coupled plasmaExtraction (chemistry)Gas chromatographyAnalytical Chemistry (journal)Plasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methyl mercury (MeHg) is a common contaminant worldwide. Health authorities keep monitoring MeHg levels in biological and environmental samples to assess the corresponding exposure in the population. So far, a basic leaching has been mostly used for the MeHg extraction. In this study, it was demonstrated that methanesulfonic acid, commonly used for amino acid extraction, can be used for MeHg extraction. Species-specific isotope dilution was employed to achieve accurate results. The method was validated by analysis of dogfish liver certified reference material (DOLT-4). The derivatized extracts were then analyzed with gas chromatography-inductively coupled plasma-mass spectrometry (GC-ICP-MS). Results obtained for MeHg in DOLT-4 are in agreement with the certified value (t-test, P = 0.05), confirming that methanesulfonic acid extraction is suitable for extraction of MeHg in biological tissues. This new procedure could be of particular interest in biological and toxicological studies where a simultaneous determination of MeHg and certain amino acids is sometimes required.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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