Identification of N-Nitrosamines in Treated Drinking Water Using Nanoelectrospray Ionization High-Field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry with Quadrupole Time-of-Flight Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
We report a nanoelectrospray ionization (nESI) with high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS) and tandem mass spectrometry (MS-MS) method for determination of small molecules of m/z 50 to 200 and its potential application in environmental analysis. Integration of nESI with FAIMS and MS-MS combines the advantages of these three techniques into one method. The nESI provides efficient sample introduction and ionization and allows for collection of multiple data from only microliters of samples. The FAIMS provides rapid separation, reduces or eliminates background interference, and improves the signal-to-noise ratio as much as 10-fold over nESI-MS-MS. The tandem quadrupole time-of-flight MS detection provides accurate mass and mass spectral measurements for structural identification. Characteristics of FAIMS compensation voltage (CV) spectra of seven nitrosamines, N-nitrosodimethylamine (NDMA), N-nitrosomethylethylamine (NMEA), N-nitrosodiethylamine (NDEA), N-nitrosodi-n-propylamine (NDPA), N-nitrosodi-n-butylamine (NDBA), N-nitrosopiperidine (NPip), and N-nitrosopyrrolidine (NPyr), were analyzed. The optimal CV of the nitrosamines (at DV -4000 V) were: -1.6 V, NDBA; 2.6 V, NDPA; 6.6 V, NPip; 8.8 V, NDEA; 13.2 V, NPyr; 14.4 V, NMEA; and 19.4 V, NDMA. Fragmentation patterns of the seven nitrosamines in the nESI-FAIMS-MS-MS were also obtained. The specific CV and MS-MS spectra resulted in positive identification of NPyr and NPip in a treated water sample, demonstrating the potential application of this technique in environmental analysis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».