Evaluation of multiple alternative instrument platforms for targeted and non‐targeted dioxin and furan analysis
Notice bibliographique
Résumé
The use of gas chromatography coupled to high-resolution magnetic sector mass spectrometers (GC-HRMS) is well established for dioxin and furan analysis. However, the use of gas chromatography coupled to triple quadrupole (MS/MS) and time of flight (TOF) mass spectrometers with atmospheric pressure ionization (API) and traditional electron ionization (EI) for dioxin and furan analysis is emerging as a viable alternative to GC-HRMS screening. These instruments offer greater versatility in the lab for a wider range of compound identification and quantification as well as improved ease of operation. The instruments utilized in this study included 2 API-MS/MS, 1 traditional EI-MS/MS, an API-quadrupole time of flight mass spectrometer (API-QTOF), and a EI-high-resolution TOF (EI-HRTOF). This study compared these 5 instruments to a GC-HRMS using method detection limit (MDLs) samples for dioxin and furan analysis. Each instrument demonstrated acceptable MDL values for the 17 chlorinated dioxin and furans studied. The API-MS/MS instruments provide the greatest overall improvement in MDL value over the GC-HRMS with a 1.5 to 2-fold improvement. The API-QTOF and EI-TOF demonstrate slight increases in MDL value as compared with the GC-HRMS with a 1.5-fold increase. The 5 instruments studied all demonstrate acceptable MDL values with no MDL for a single congener greater than 5 times that for the GC-HRMS. All 5 instruments offer a viable alternative to GC-HRMS for the analysis of dioxins and furans and should be considered when developing new validated methodologies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».