Determination of Pharmaceutical Residues in Fish Bile by Solid-Phase Microextraction Couple with Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry (LC/MS/MS)
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates possible uptake and bioconcentration of different classes of pharmaceuticals residues (organic contaminants) in fish bile using a simplified analytical methodology based on solid phase microextration (SPME). The use of solid phase microextraction (SPME), as a simple analytical tool, to screen for target pharmaceuticals in fish bile samples was validated in rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) following short-term laboratory exposures to carbamazepine and fluoxetine. While fish bioconcentrated both fluoxetine and carbamazepine from exposure water, fluoxetine accumulated to a greater degree in bile than carbamazepine. Good agreement was obtained for both analytes in bile samples between SPME and traditional liquid (solvent) extraction approaches (R(2) > 0.99). The field application of SPME sampling was further demonstrated in fathead minnow (Pimephales promelas), a small-bodied fish caged upstream and downstream of a local wastewater treatment plant where fluoxetine, atorvastatin, and sertraline were detected in fish bile at the downstream location. SPME is a promising analytical tool for investigating the bioconcentration of trace contaminants in fish bile, facilitating detection of trace environmental contaminants otherwise undetectable due to low concentrations in the environment and biological tissues as well as the complexity of the sample matrices.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».