Laser Diode Thermal Desorption/Atmospheric Pressure Chemical Ionization Tandem Mass Spectrometry Analysis of Selected Steroid Hormones in Wastewater: Method Optimization and Application
Notice bibliographique
Résumé
A rapid and reliable method enabling high-throughput sample analysis for quicker data generation, detection, and monitoring of eight selected steroid hormones in water matrixes was developed and validated. Our approach is based on a novel sample introduction method, the laser diode thermal desorption/atmospheric pressure chemical ionization (LDTD/APCI) coupled to tandem mass spectrometry (MS/MS). The optimization of instrumental parameters and a method application are presented. Our method was successfully applied to spiked effluent wastewater in the low-nanogram per liter concentrations with total analysis time reduced to seconds (15 s) using LDTD/APCI-MS/MS compared to minutes with traditional liquid-chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) following solid-phase extraction (SPE). The instrumental detection limits for LDTD/APCI-MS/MS ranged from 5 to 24 microg L(-1) and from 13 to 43 ng L(-1) for the method detection limits. Calibration curves in wastewater matrix showed good linearity (R(2) > 0.99), and precision (intraday and interday) was below 20%. This work demonstrates that LDTD/APCI-MS/MS could be used for fast and effective quantitative analysis of emerging contaminants in different water matrixes with reduced cost by eliminating the chromatography step used in traditional LC-MS/MS.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».