A microscale solid-phase microextraction probe for the <i>in situ</i> analysis of perfluoroalkyl substances and lipids in biological tissues using mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The simultaneous analysis of perfluoroalkyl substances (PFASs) and lipids in biological tissues is of importance, especially for in situ and microscale analysis, because it provides significant information to understand the relevance of content, composition, and distribution of lipids to the bioaccumulation of PFASs as well as lipid metabolism affected by the biotoxicity of PFASs. In this study, we report the development of a novel ambient mass spectrometry method for the rapid, in situ, and microscale analysis of PFASs and lipids simultaneously in biological tissues for the investigation of their biological correlation. A microscale solid-phase microextraction (SPME) probe with a probe-end diameter of several-μm was employed for in situ and microscale sampling of biological tissues after PFAS exposure. The SPME probe showed a desirable capacity for the enrichment of PFASs and lipid species simultaneously. After sampling and extraction, the loaded SPME probe was directly applied for nanoESI-MS analysis under ambient and open-air conditions. A high-resolution Fourier transform ion cyclotron resonance (FTICR) mass spectrometer operated in the field-induced mode was introduced to record mass spectra using fast polarity switching between positive and negative ion detection. Most of the lipid species were recorded in the positive ion mass spectrum, and PFASs were recorded in the negative ion mass spectrum. By using the developed method, the in situ analysis of PFASs and lipids in the muscle, brain, heart, kidney, liver, and intestine of zebrafish was realized. In addition, simultaneously imaging PFASs and lipids in individual Daphnia magna was successfully achieved for the investigation of their biological correlation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».