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Enregistrement W2793527477 · doi:10.1002/jssc.201701087

Simultaneous identification and quantification of bisphenol A and 12 bisphenol analogues in environmental samples using precolumn derivatization and ultra high performance liquid chromatography with tandem mass spectrometry

2018· article· en· W2793527477 sur OpenAlexaff
Zhonghe Wang, Jing Yu, Jiaxi Yao, Linlin Wu, Hang Xiao, Jun Wang, Rong Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Separation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions
Mots-clésChromatographyDerivatizationChemistryDansyl chlorideBisphenolMass spectrometryAnalyteExtraction (chemistry)Tandem mass spectrometryDetection limitElectrospray ionizationElectrosprayHigh-performance liquid chromatographySelected reaction monitoringLiquid chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the identification and quantification of bisphenol A and 12 bisphenol analogues in river water and sediment samples combining liquid-liquid extraction, precolumn derivatization, and ultra high-performance liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry was developed and validated. Analytes were extracted from the river water sample using a liquid-liquid extraction method. Dansyl chloride was selected as a derivatization reagent. Derivatization reaction conditions affecting production of the dansyl derivatives were tested and optimized. All the derivatized target compounds were well separated and eluted in 10 min. Dansyl chloride labeled compounds were analyzed using a high-resolution mass spectrometer with electrospray ionization in the positive mode, and the results were confirmed and quantified in the parallel reaction monitoring mode. The method validation results showed a satisfactory level of sensitivity. Linearity was assessed using matrix-matched standard calibration, and good correlation coefficients were obtained. The limits of quantification for the analytes ranged from 0.005 to 0.02 ng/mL in river water and from 0.15 to 0.80 ng/g in sediment. Good reproducibility of the method in terms of intra- and interday precision was achieved, yielding relative standard deviations of less than 10.1 and 11.6%, respectively. Finally, this method was successfully applied to the analysis of real samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,288 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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