Optimized HPLC -UV Method for Separation, Detection and Quantification of Endocrine Disrupting Estrogens in Low Quality Water
Notice bibliographique
Résumé
Endocrine disrupting estrogens are emerging contaminants in aquatic ecosystems and environment in general. There are no guidelines for routine monitoring of these chemicals, despite the existing evidences of their adverse health effect to living organisms at low concentrations. This study aimed at developing and validating an optimized HPLC-UV method for detection and quantification of estradiol and ethinylestradiol. Isocratic elution was used for separation and detection of ethinylestradiol and estradiol. The mobile phase was applied with A; water B; acetonitrile (50:50) at flow rate of 0.7mL/min and injection volume 10mL. The precision and accuracy of the method were within the acceptable range. Relative standard deviation of peak area for E2 ranged from 1.373 to 3.668%, and for EE2 ranged from 0.829 to 6.495 %. The percentage recovery for E2 ranged from 82.3 to 99.84 %, and for EE2 ranged from 84.6 to 103.52 %. Linearity of the method was realized at range of 2.5 to 50 ng/mL and 100 to 1000 ng/mL for both E2 and EE2. The linear regression coefficients were 0.9979 and 0.9973 for E2 whereas for EE2 were 0.9983 and 0.9976. Limit of detection were found to be 0.05 ng/mL and 0.08 ng/mL for E2 and EE2 respectively. The obtained limits of quantification were 0.18 and 0.28 ng/mL for E2 and EE2 respectively. In untreated sewage the concentrations of E2 and EE2 were 0.28 ng/ml and 0.18 ng/ml respectively. But in subsequent wastewater stabilization ponds the concentrations were below detection limit. Therefore, the optimized HPLC-UV method is suitable for detection and quantification of endocrine disrupting estrogens when a level of pollution is at least 0.15 ng/ml. At low extent of pollution would require use of the method in conjunction with ELISA technique.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».