Single-Drop Solution Electrode Discharge-Induced Cold Vapor Generation Coupling to Matrix Solid-Phase Dispersion: A Robust Approach for Sensitive Quantification of Total Mercury Distribution in Fish
Notice bibliographique
Résumé
Sensitive quantification of mercury distribution in fish is challenging because of insufficient sensitivities of conventional analytical methods, the limited mass of organs (tens of micrograms to several milligrams), and dilution of analyte concentration from sample digestion. In this work, a simple and robust approach coupling multiwall carbon nanotubes assisted matrix solid-phase dispersion (MWCNTs-MSPD) to single-drop solution electrode glow discharge-induced cold vapor generation (SD-SEGD-CVG) was developed for the sensitive determination of mercury in limited amount of sample. Mercury species contained in a limited amount of sample can be efficiently extracted into a 100 μL of eluent by MWCNTs-MSPD, which are conveniently converted to Hg 0 by SD-SEGD-CVG and further transported to atomic fluorescence spectrometry for their determination. Therefore, analyte dilution resulted from sample preparation is avoided and sensitivity is significantly improved. On the basis of consumption of 1 mg of sample, a limit of detection of 0.01 μg L –1 (0.2 pg) was obtained with relative standard deviations (RSDs) of 5.2% and 4.6% for 2 and 20 μg L –1, respectively. The accuracy of the proposed method was validated by analysis of three Certified Reference Materials with satisfying results. To confirm that SD-SEGD-CVG-AFS coupling to MWCNTs-MSPD is a promising method to quantify mercury distribution in fish, this method was successfully applied for the sensitive determination of mercury in seven organs of common carps (muscle, gill, intestine, liver, gallbladder, brain, and eye) after dietary of mercury species. The proposed method provides advantages of minimum sample dilution, low blank, high sample introduction efficiency, high sensitivity, and minimum toxic chemicals and sample consumption.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».