Total X-Ray Fluorescence for the Analysis of Multiple Elements in Dried Blood Spots
Notice bibliographique
Résumé
Dried blood spots (DBS) have been hailed as a simple way to collect, transport and store biological (blood) samples for several analytical purposes. The technique is minimally invasive which makes it a cost-effective alternative to traditional venipuncture procedures. Despite this promise, there have been challenges in measuring analyte concentrations in DBS owing to small sample volumes, concentrations, and other factors. Total Reflection X-Ray Fluorescence (TXRF) may help overcome some these barriers, and thus the aim of this research was to develop and validate a novel method to perform a multi-element analysis (copper, zinc, selenium, iron, and lead) in DBS using TXRF. A TXRF-based method for multi-element analysis was validated by analyzing DBS from different human blood standard reference materials (SRM, Institut National de Santé Publique du Québec, INSPQ; n=7) with varying and known concentrations of elements. Percent recoveries, calculated by comparing DBS to known values, and coefficients of variation were analyzed for accuracy and precision. Stability of analyses was assessed by comparing results over 16 batch runs. The method was validated by quantifying the elements of interest in capillary whole blood and DBS collected from 49 healthy individuals. The limits of quantification of Cu, Fe, Pb, Se, and Zn were 5.08, 10.7, 3.45, 3.48, and 4.50 µg/L, respectively. The precision of the method was between 3.0-15.2% for the elements of interest. Percent recoveries for Cu, Zn, Se, and Pb using an entire 25 µL DBS of SRM were 106.7± 10%, 97.9± 11.9%, 105.5± 9.2%, and 80.8± 16.40%, respectively. These results show the potential of TXRF as an alternative analytical technique to quantify multiple elements in DBS samples. The results will be further explored with ICP-MS data.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».