Sub-parts per billion detection of trace volatile chemicals in human breath using Selected Ion Flow Tube Mass Spectrometry
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
BACKGROUND: Selected ion flow tube mass spectrometry (SIFT-MS) allows the real time quantification of trace gases in air. Due to its tolerance of high humidity levels the technique is particularly suited to the chemical analysis of breath. The detection limit of SIFT-MS has previously reported to be approximately 5 - 10 PPBV which is insufficient for the measurement of some low abundance constituents of breath. Recent developments in the design of SIFT-MS instruments have increased the ion precursor count rates. It is, however, unclear as to how these advances will affect instrument sensitivity for breath analysis. FINDINGS: Standard gases were prepared by adding known quantities of compounds present at zero or very low levels in breath (xylene and toluene) to either humidified bottled air or actual human breath. These were then analysed by SIFT-MS to calculate the limits of detection for each compound under conditions which mimic a single breath exhalation. For xylene and toluene the limits of detection was approximately 0.5 PPBV per 10 seconds of analysis time. Results gained using this level of sensitivity suggested the presence of low levels of the compounds indole and methylindole in human alveolar and static oral air, although further studies are necessary to confirm these findings. CONCLUSION: Recent advances in SIFT-MS have increased the techniques sensitivity for breath analysis into the sub PPBV range enabling the real time quantification of low level trace gases in human breath.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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