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Enregistrement W2144291663 · doi:10.1093/jat/30.4.252

Gas Chromatography Analysis of Urinary Alkoxyacetic Acids as Biomarkers of Exposure to Aliphatic Alkyl Ethers

2006· article· en· W2144291663 sur OpenAlexafffund
Ning Li, I. Chu, Raymond Poon, Michael G. Wade

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Toxicology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésChromatographyDerivatizationDiazomethaneChemistryGas chromatographyAlkylMass spectrometrySelected ion monitoringUrineFlame ionization detectorGas chromatography–mass spectrometrySolid phase extractionSample preparationExtraction (chemistry)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of alkoxyacetic acids has received considerable research interest in toxicology because these compounds have been reported as metabolites and biomarkers of exposure to widely used industrial chemicals such as alkyl-substituted ethylene glycols and other aliphatic ethers. This paper describes an improved method for the determination of methoxyacetic acid (MAA), ethoxyacetic acid (EAA), and butoxyacetic acid (BAA) in rat urine. Solid-phase extraction with Bakerbond(T) C18 bonded silica cartridges was successfully employed to isolate the acids from rat urine. The acids were then converted to methyl esters with diazomethane derivatization and analyzed using a gas chromatograph (GC) equipped with a mass spectrometry (MS) and a GC with flame ionization detector (FID). Employing GC-MS under selected ion monitoring detection, the lowest detection concentrations for MAA, EAA, and BAA were determined to be from 2 to 4 ng/mL urine in 1 mL of sample size. This method is 5 to 10 times more sensitive than that using GC-FID. The method described here is superior to the existing ones reported in the literature in that it employs an easy sample treatment procedure and gives much higher recoveries, making it suitable for routine assays. The utility of this new method was demonstrated in a toxicology study of aliphatic alkyl ethers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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