Application of Spectral Accuracy to Improve the Identification of Organic Compounds in Environmental Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Correct identification of a chemical substance in environmental samples based only on accurate mass measurements can be difficult especially for molecules >300 Da. Here is presented the application of spectral accuracy, a tool for the comparison of isotope patterns toward molecular formula generation, as a complementary technique to assist in the identification process of organic micropollutants and their transformation products in surface water. A set of nine common contaminants (five antibiotics, an herbicide, a beta-blocker, an antidepressant, and an antineoplastic) frequently found in surface water were spiked in methanol and surface water extracts at two different concentrations (80 and 300 μg L –1 ). They were then injected into three different mass analyzers (triple quadrupole, quadrupole-time-of-fight, and quadrupole-orbitrap) to study the impact of matrix composition, analyte concentration, and mass resolution on the correct identification of molecular formulas using spectral accuracy. High spectral accuracy and ranking of the correct molecular formula were in many cases compound-specific due principally to conditions affecting signal intensity such as matrix effects and concentration. However, in general, results showed that higher concentrations and higher resolutions favored ranking the correct formula in the top 10. Using spectral accuracy and mass accuracy it was possible to reduce the number of possible molecular formulas for organic compounds of relative high molecular mass (e.g., between 400 and 900 Da) to less than 10 and in some cases, it was possible to unambiguously assign one specific molecular formula to an experimental isotopic pattern. This study confirmed that spectral accuracy can be used as a complementary diagnostic technique to improve confidence levels for the identification of organic contaminants under environmental conditions.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».