Determination of the Zinc Concentration in Human Fingernails Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The absolute concentration of Zn in human fingernail clippings was determined ex vivo using 1064 nm laser-induced breakdown spectroscopy and confirmed by speciated isotope dilution mass spectrometry. A nail testing protocol that sampled across the nail (perpendicular to the direction of growth) was developed and validated by scanning electron microscopy energy-dispersive X-ray spectrometry. Using this protocol, a partial least squares (PLS) regression model predicted the Zn concentration in the fingernails of five people to within an average of 7 ppm. The variation in the Zn concentration with depth into the nail determined by laser-induced breakdown spectroscopy was studied and showed no systematic variation for up to 15 subsequent laser pulses in one location. The effects of nail hydration (dehydrated and over-hydrated) and nail surface roughness were investigated to explain an anomalously large scatter observed in the measurements. This scatter was attributed to the layered nature and fibrous structure of the fingernails, which resulted in non-uniform ablation as determined by scanning electron microscopy. This work demonstrates that a protocol consisting of low pulse energy (<10 mJ) 1064 nm laser pulses incident on human fingernail clippings in an Ar environment can produce quantifiable Zn emission in the laser-induced plasma and that the measured Zn intensity can be used to accurately predict the Zn concentration in human fingernails.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».