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Enregistrement W2611897413 · doi:10.71781/11832

Développement d’une méthode multi-résidu pour l’analyse de contaminants émergents dans des échantillons solides et liquides à partir de la spectrométrie de masse à haute résolution

2016· dissertation· fr· W2611897413 sur OpenAlexfundno aff
Simon Comtois‐Marotte

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanadian Water Network
Mots-clésPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’analyse des contaminants émergents (ECs) suscite l’intérêt de la communauté scientifique, de sorte que plusieurs études ont rapporté leur présence dans les eaux usées et dans les eaux de surface. Toutefois, la plupart des études ont concentré leurs travaux principalement sur la phase dissoute, si bien que la concentration des ECSs dans les particules en suspension (SPM – suspended particulate matter) demeure peu connue. De plus, la plupart des méthodes traitant l’analyse des ECs sont basées sur le couplage de la chromatographie liquide couplée à un triple quadripôle (QqQ). Typiquement, ces QqQ fonctionnent à basse résolution, augmentant ainsi la probabilité d’obtenir des faux positifs. Afin de diminuer le taux de faux positifs un nouveau protocole permettant l’analyse de 31 ECs dans la fraction dissoute et la fraction solide a été développé à l’aide de la spectrométrie de masse à haute résolution. De plus, un dépistage du potentiel estrogénique par des levures a été effectué. Cela représente l’un des premiers rapports décrivant les concentrations en ECs dans les eaux usées et les SPM combiné avec un dépistage du potentiel estrogénique. La séparation des particules en suspension a été réalisée via la filtration des échantillons liquides. Les ECs ont été extraits de la fraction solide à l’aide d’ultrasons en utilisant du MeOH : ACN (1:1, v/v) avec l’ajout de 1% de HCOOH. Par la suite, l’extrait de la fraction solide et de la phase aqueuse ont été soumis à la SPE (solid phase extraction – extraction sur phase solide) à l’aide d’une cartouche polymérique composé d’acide benzènesulfonique. Une colonne de type C-18 a été utilisée pour séparer les ECs sélectionnés. Un spectromètre de masse de haute résolution (Q-Exactive), constitué d’un quadripôle et d’une trappe ionique orbitale à haute résolution a été utilisé en mode balayage (FS, full scan) avec une résolution de 70 000 FWHM (FWHM– Largeur à mi-hauteur, Full width at half maximum) à m/z 200 pour l’analyse de la fraction solide et en mode suivi des réactions parallèles (PRM, Parallel reaction monitoring) à 17 500 FWHM à m/z 200 pour la fraction liquide. Une ionisation chimique à pression atmosphérique (APCI, Atmospheric pressure chemical ionisation) en modes positif et négatif a été utilisée. La méthode a été appliquée sur des échantillons réels afin de déterminer non seulement la portion d’ECs sur les SPM, mais également leur devenir dans le traitement des eaux usées jusqu’à leur déversement dans les eaux réceptrices. La récupération des composés d’intérêt a été de 27 à 102 % et de 43 à 122%, pour la fraction solide et liquide respectivement. Les limites de détections se situaient entre 0.5 à 104 ng L-1 et de 0.3 à 2.3 ng g-1. Les courbes d’étalonnages dans les matrices d’eaux usées et les solides ont montré une bonne linéarité (R2 > 0.991) pour les analytes cibles ainsi qu’une précision acceptable avec des coefficients de variation inférieurs à 25%.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2016
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