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Enregistrement W2077652013 · doi:10.1155/2015/514320

Development of a Method to Detect Three Monohydroxylated Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Human Urine by Liquid Chromatographic Tandem Mass Spectrometry

2015· article· en· W2077652013 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaotao Zhang, Hongwei Hou, Wei Xiong, Qingyuan Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Methods in Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCreatinineChemistryChromatographyUrinePyreneTandem mass spectrometryLiquid chromatography–mass spectrometryMass spectrometryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A liquid chromatographic tandem mass spectrometry method (LC-MS/MS) for the simultaneous determination of 1-hydroxypyrene (1-OHP), 3-hydroxybenzo[a]pyrene (3-OHBaP), and 3-hydroxybenz[a]anthracene (3-OHBaA) in human urine has been developed. With the exception of 3-OHBaP at a low spiking level, the average recoveries were greater than 80%. The method has good accuracy (72.1-107.7%) and reproducibility (1.8-11.4%) and was successfully used to study the uptake of pyrene, benzo[a]pyrene, and benzo[a]anthracene from cigarette smoke. The results indicated that urinary 1-OHP concentration in the smoking group (66.58 ± 70.91 ng/g creatinine) was higher than that observed in the nonsmoking group (58.16 ± 49.48 ng/g creatinine). Urinary 3-OHBaA concentrations in nonsmokers and smokers with 8 mg and 10 mg tar cigarettes were 10.98 ± 4.39 ng/g creatinine, 11.01 ± 13.30 ng/g creatinine, and 9.17 ± 12.89 ng/g creatinine, respectively. Urinary 3-OHBaP concentrations in nonsmokers and smokers with 8 mg and 13 mg tar cigarettes were 1.30 ± 0.20 ng/g creatinine, 2.83 ± 1.78 ng/g creatinine, and 6.00 ± 4.44 ng/g creatinine, respectively. Urinary 1-OHP levels exhibited a significant correlation with BaP yield in cigarette smoke under the Canadian intense smoking condition (y = 3.5563x + 30.171, R (2) = 0.9916, n = 227).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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