A protocol for wide-scope non-target analysis of contaminants in small amounts of biota using bead beating tissuelyser extraction and LC-HRMS
Notice bibliographique
Résumé
This work describes a robust and powerful method for wide-scope target and non-target analysis of xenobiotics in biota samples based on bead beating tissuelyser extraction, solid phase extraction (SPE) clean-up and further detection by liquid chromatography coupled to high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). Unlike target methodologies, non-target methods usually aim at determining a wide range of still unknown substances with different physicochemical properties. Therefore, losses during the extraction process were minimised. Apart from that, the reduction of possible interferences showed to be necessary to expand the number of compounds that can be detected. This was achieved with an additional SPE clean-up step carried out with mixed-bed multi-layered cartridges. The method was validated with a set of 27 compounds covering a wide range of physicochemical properties, and further applied to the analysis of krill and fish samples.•The bead beating extraction was efficient for a wide range of organic pollutants in small quantities of biota samples.•Multi-layered solid phase extraction clean-up yield a wide xenobiotics coverage reducing matrix effects.•Method validation with 27 compounds led to a suitable method for non-target analysis of organic pollutants in biota.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,012 |
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 ».