Analysis of the neurotoxin β-N-methylamino-L-alanine (BMAA) and isomers in surface water by FMOC derivatization liquid chromatography high resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The neurotoxin β-N-methylamino-L-alanine (BMAA), suspected to trigger neurodegenerative diseases, can be produced during cyanobacterial bloom events and subsequently affect ecosystems and water sources. Some of its isomers including β-amino-N-methylalanine (BAMA), N-(2-aminoethyl) glycine (AEG), and 2,4-diaminobutyric acid (DAB) may show different toxicities than BMAA. Here, we set out to provide a fast and sensitive method for the monitoring of AEG, BAMA, DAB and BMAA in surface waters. A procedure based on aqueous derivatization with 9-fluorenylmethyl chloroformate (FMOC-Cl) was investigated for this purpose. Under optimized conditions, a small aqueous sample aliquot (5 mL) was spiked with BMAA-d3 internal standard, subjected to FMOC-Cl derivatization, centrifuged, and analyzed. The high-throughput instrumental method (10 min per sample) involved on-line pre-concentration and desalting coupled to ultra-high-performance liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (UHPLC-HRMS). Chromatographic gradient and mobile phases were adjusted to obtain suitable separation of the 4 isomers. The method limits of detection were in the range of 2-5 ng L-1. In-matrix validation parameters including linearity range, accuracy, precision, and matrix effects were assessed. The method was applied to surface water samples (n = 82) collected at a large spatial scale in lakes and rivers in Canada. DAB was found in >70% of samples at variable concentrations (<3-1,900 ng L-1), the highest concentrations corresponding to lake samples in cyanobacterial bloom periods. BMAA was only reported (110 ng L-1) at one HAB-impacted location. This is one of the first studies to report on the profiles of AEG, BAMA, DAB, and BMAA in background and impacted surface waters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».