Mass Spectrometry Identification of <i>N</i>-Chlorinated Dipeptides in Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We report the identification of N -chlorinated dipeptides as chlorination products in drinking water using complementary high-resolution quadrupole time-of-flight (QTOF) and quadrupole ion-trap mass spectrometry techniques. First, three model dipeptides, tyrosylglycine (Tyr-Gly), tyrosylalanine (Tyr-Ala), and phenylalanylglycine (Phe-Gly), reacted with sodium hypochlorite, and these reaction solutions were analyzed by QTOF. N -Cl-Tyr-Gly, N, N -di-Cl-Tyr-Gly, N -Cl-Phe-Gly, N, N -di-Cl-Phe-Gly, N -Cl-Tyr-Ala, and N, N -di-Cl-Tyr-Ala were identified as the major products based on accurate masses, 35 Cl/ 37 Cl isotopic patterns, and MS/MS spectra. These identified N -chlorinated dipeptides were synthesized and found to be stable in water over 10 days except N, N -di-Cl-Phe-Gly. To enable sensitive detection of N -chlorinated dipeptides in authentic water, we developed a high-performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry (HPLC–MS/MS) method with multiple reaction monitoring (MRM) mode. N -Cl-Tyr-Gly, N, N -di-Cl-Tyr-Gly, N -Cl-Phe-Gly, N -Cl-Tyr-Ala, and N, N -di-Cl-Tyr-Ala along with their corresponding dipeptides were detected in authentic tap water samples. The dipeptides were clearly detected in the raw water, but the N -chlorinated dipeptides were at background levels. These results suggest that the N -chlorinated dipeptides are produced by chlorination. This study has identified N -chlorinated dipeptides as new disinfection byproducts in drinking water. The strategy developed in this study can be used to identify chlorination products of other peptides in drinking water.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».