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Enregistrement W2478298026 · doi:10.1021/bk-2003-0850.ch021

Liquid Chromatography/Electrospray Ionization Tandem Mass Spectrometry and Derivatization for the Identification of Polar Carbonyl Disinfection By-Products

2003· book-chapter· en· W2478298026 sur OpenAlexfundno aff
Christian Zwiener, Thomas Glauner, Fritz H. Frimmel

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health AssociationBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésDerivatizationChemistryMoietyElectrospray ionizationMass spectrometryTandem mass spectrometryChromatographyReagentChemical ionizationOrganic chemistryIonizationIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Derivatization with 2,4-dinitrophenylhydrazine (DNPH) in combination with LC-ESI/MS/MS was successfully applied to investigate polar disinfection by-products with carbonyl groups. The collision-induced dissociation mass spectra (CID-MS) show distinct fragments of the DNPH moiety which facilitates selective measurements of different carbonyl groups by tandem mass spectrometric experiments like precursor ion scans (e.g. m/z 163 for aldehydes; m/z 152 for ketones, m/z 152 for dicarbonyls and hydroxycarbonyls). Several multifunctional carbonyls could be tentatively identified in treated water samples by putting together all information of HPLC separation, derivatization, precursor ion scans, and CID-MS. However, DNPH derivatization is not a suitable reagent for halogenated carbonyl compounds due to side reactions. The chlorine is substituted by DNPH. O-(carboxymethyl) hydroxylamine (CMHA) is a suitable alternative. CMHA derivatization is specifically aimed at the carbonyl group and does not affect the chlorine. The formed oxime derivatives reveal abundant signal intensity in ESI and meaningful CID-MS with common fragments of the CMHA moiety and diagnostic fragments of the carbonyl moiety.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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