Methyl benzoate as a marker for the detection of mold in indoor building materials
Notice bibliographique
Résumé
A convenient analytical method to quantify volatile organic compounds (VOCs) emitted from various building materials has not been addressed yet. This work presents a new and rapid automated method using SPME combined with GC/MS. Methyl benzoate - as a metabolic biomarker for mold growth-was used to indicate VOCs and to determine and assess mold growth on damp samples. Gypsum board and wall-board paper were used as examples of common indoor building materials. Optimized extraction conditions were carried out manually, using a GC/flame ionization detector. Moldy samples were analyzed using an automated SPME-GC/MS analysis under optimized conditions. The amount of methyl benzoate emitted from the studied samples ranged from 32 to 46 ppb, where the density of the fungal biomass was found to be 8 x 10(4) cells/mL. A relationship between the amount of fungal biomass and the emitted concentration of methyl benzoate was found and assessed based upon cultured mold samples taken from indoor building sites. The analytical method shows promise for the compound methyl benzoate, which can easily be identified at low detection limits (LOD = 3 ppb) and good linearity (>0.988), and its extraction and detection can be accomplished cleanly by current extraction techniques. Results suggest that this method with easy sample preparation can be used for quantitation and, of importance, minimal matrix effects are observed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».