Advanced oxidation using Fe3O4 magnetic nanoparticles and its application in mercury speciation analysis by high performance liquid chromatography-cold vapor generation atomic fluorescence spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A novel, green and efficient post-column oxidation method using Fe(3)O(4) magnetic nanoparticles (MNPs) was developed to on-line convert hydride generation/cold vapor generation (HG/CV) inactive species to their active species without microwave/UV irradiation. It was applied to high performance liquid chromatography HG/CV atomic fluorescence spectrometry (HPLC-HG/CV-AFS) to enable sensitive speciation analysis of both HG/CV inactive and active species. Inorganic mercury (Hg(2+)), methylmercury (MeHg), ethylmercury (EtHg) and phenylmercury (PhHg) were selected as model compounds to validate the methodology. Separation of these mercury species was accomplished on a RP-C18 column with a mixture of acetonitrile and water (10 : 90) at pH 6.8 containing 0.12% (m/v) L-cysteine as the mobile phase. In the presence of 0.6% (v/v) H(2)O(2), on-line conversion of the organomercury species eluted from the HPLC column to Hg(2+) was obtained using the advanced oxidation method at pH 2.0. Optimum conditions for the separation, oxidation and cold vapor generation were carefully investigated. The limits of detection (LODs) were 0.7, 1.1, 0.8 and 0.9 μg L(-1) (as Hg) for Hg(2+), MeHg, EtHg and PhHg, respectively, corresponding to 14, 22, 16 and 18 pg absolute detection limits for Hg(2+), MeHg, EtHg and PhHg by using a 20 μL sample loop, which are comparable to or better than those previously reported. National Research Council Canada DORM-2 fish muscle tissue and several real water samples were analyzed to validate the accuracy of the proposed method.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».