Arsenic Speciation Analysis in Environmental and Biological Systems
Notice bibliographique
Résumé
My thesis research focused on the development and application of analytical methods that enabled arsenic speciation in biological and environmental samples. A set of complementary chromatographic separation techniques were combined with inductively coupled plasma mass spectrometry and hydride generation. These techniques allowed for the separation and detection of arsenobetaine, arsenite, arsenate, monomethylarsonic acid, and dimethylarsinic acid. The application of these techniques to the determination of arsenic species in human urine has contributed to arsenic exposure measurement in a collaborative pilot epidemiological study. The application of a high performance liquid chromatography – inductively coupled plasma mass spectrometry technique showed that most of the groundwater samples from the Battersea Drain watershed located in southern Alberta had arsenic concentrations below the Canadian drinking water guideline value of 10 µg L-1. A set of complementary chromatographic separation techniques coupled with inductively coupled plasma mass spectrometry was developed to characterize a new arsenic species, Arsenicin A, previously reported for the presence in a marine sponge. These techniques enabled the separation and detection of an Arsenicin A model compound, arsenite, arsenate, monomethylarsonic acid, dimethylarsinic acid, arsenobetaine, and an arsenosugar. The application of these techniques to the determination of arsenic species in marine sponges suggested that arsenic speciation profile may be organism and habitat dependent. A comparative cellular uptake study that used human lung carcinoma A549 cells showed that these cells were able to uptake two orders of magnitude more Arsenicin A model compound than arsenite. The higher cellular uptake of Arsenicin A model compound was consistent with the higher toxicity of Arsenicin A model compound as compared to arsenite, suggesting that the cellular uptake is an important factor contributing to the toxicity of these arsenic species. My Ph.D. research has provided analytical techniques that are useful to environmental and biological studies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».