High throughput analysis of solid-bound endocrine disruptors by LDTD-APCI-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
The development of a high-throughput method for the analysis of 14 endocrine-disrupting substances in environmental solid matrices has been investigated. Selected compounds were: hormones (estrogens and progestogens), parabens and triclocarban. The ultrafast method (15 s per sample) is based on the laser diode thermal desorption-atmospheric pressure chemical ionization (LDTD-APCI) coupled to tandem mass spectrometry (MS/MS). This novel approach was tested and validated in three different solid matrices (municipal sludge cakes, aquatic sediments and agricultural soils) and its performance was evaluated by estimation of extraction recovery, linearity, precision, and detection limits. In contrast to other methods based on LC-MS/MS, a cleanup step is not necessary or minimal for the municipal sludge cake matrix. Extraction recoveries ranged from 80 to 109% for all compounds in all matrix types except for estriol which was 60-75%. The intra- and inter-day precisions, as indicated by % RSD, were ≤ 14% and ≤ 16%, respectively. The method detection limits ranged from 0.7 to 4.0 ng g⁻¹ in sediments and soil matrices and 2.8 to 16.8 ng g⁻¹ for municipal sludge cake samples. The results for real environmental samples collected in different areas of Quebec (Canada) are illustrated.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».