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Enregistrement W2313654835 · doi:10.5740/jaoacint.15-0132

Challenges Associated with Sample Preparation for the Analysis of PBDEs in Human Serum

2016· article· en· W2313654835 sur OpenAlexafffund
Shabana Siddique, Ivana Kosarac, Cariton Kubwabo, Shelley A. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensHealth CanadaCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesHealth CanadaEuropean Commission
Mots-clésPolybrominated diphenyl ethersExtraction (chemistry)Sample preparationChromatographyEnvironmental chemistryChemistrySolid phase extractionBioaccumulationBiological materialsPollutantOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) are used as flame retardants in many applications; however, certain PBDE congeners are persistent, bioaccumulative, and toxic to both humans and the environment. PBDEs have been found in human specimens, and a variety of analytical techniques have been used for their determination in biological matrixes. Nevertheless, obtaining a relatively clean analytical blank sample during PBDE analysis is a big challenge because of the ubiquitous nature of these compounds. Thus, the present study was conducted to compare the PBDE background levels associated with the three most commonly used extraction techniques: liquid-liquid extraction (LLE), SPE, and accelerated solvent extraction (ASE). Conventionally used blank matrixes (HPLC grade water, Milli-Q water, and air) were spiked with internal standards and extracted using LLE, SPE, or ASE. The extracts were analyzed by GC/electron ionization-tandem MS. The ASE method achieved the lowest background levels for nearly all the PBDE congeners analyzed, which may be attributed to the stainless steel and closed-vessel nature of the ASE cells.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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