Depth-Profiling of Environmental Pharmaceuticals in Biological Tissue by Solid-Phase Microextraction
Notice bibliographique
Résumé
The parallel in vivo measurement of chemicals at various locations in living tissues is an important approach furthering our understanding of biological uptake, transportation, and transformation dynamics. However, from a technical perspective, such measurements are difficult to perform with traditional in vivo sampling techniques, especially in freely moving organisms such as fish. These technical challenges can be well addressed by the proposed depth-profiling solid-phase microextraction (DP-SPME) technique, which utilizes a single soft, flexible fiber with high spatial resolution. The analytical accuracy and depth-profiling capability of DP-SPME was established in vitro within a multilayer gel system and an onion artificially contaminated with pharmaceuticals. In vivo efficacy was demonstrated by monitoring pharmaceutical distribution and accumulation in fish muscle tissue. The DP-SPME method was validated against pre-equilibrium SPME (using multiple small fibers), equilibrium SPME, and liquid extraction methods; results indicated DP-SPME significantly improved precision and data quality due to decreased intersample variation. No significant adverse effects or increases in mortality were observed in comparisons of fish sampled by DP-SPME relative to comparable fish not sampled by this method. Consequently, the simplicity, effectiveness, and improved precision of the technique suggest the potential for widespread application of DP-SPME in the sampling of heterogeneous biotic and abiotic systems.
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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 ».