Detection methods of carcinogens in estuaries: a review
Notice bibliographique
Résumé
About 70% of all cancer deaths occur in low-and middle-income countries. Deaths from cancer worldwide are projected to continue to rise over 13.1 million by 2030. Research indicates that estuaries such as rivers and lakes contain various carcinogenic compounds. The carcinogens are transported from the release points to the intake points. To avoid this phenomenon from happening, fast and accurate detection of carcinogen concentrations in water is crucial. This paper presents a review of various detection methods of carcinogenic compounds in watercourses via biological, physical and chemical approaches. Descriptions of the biological procedures such as chromosomal aberration, Micronucleus assay, Ames test, Salmonella assay, SOS chromotest, Comet assay and organic extraction of XAD with blue rayon are discussed. Physical approaches have the integration of automated detections with science and engineering approaches, particularly sensors. Automated optical sensors, submersible ultraviolet fluorometer sensors, photoelectrochemical sensors with the detection of DNA damage and trihalomethanes sensors for the detection of carcinogenic compounds are also reviewed. Chemical approaches consist of the analysis of extraction, purification and identification of organic contaminants using high-technology equipments such as the atomic absorption spectrophotometer, high-performance liquid chromatography and gas chromatography-mass spectrometry. Carcinogens can be identified accurately using an appropriate method chosen from the available alternatives. The evaluations of detection methods presented in this review are based on advantages and disadvantages, accuracy, speed and time factor of methods and experimental procedures by previous scholars. This review contributes as guidance to readers on existing methods within different fields and their exclusive applications on different types of carcinogens in water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».