Non-targeted screening of trace organic contaminants in surface waters by a multi-tool approach based on combinatorial analysis of tandem mass spectra and open access databases
Notice bibliographique
Résumé
Non-targeted screening (NTS) in mass spectrometry (MS) helps alleviate the shortcoming of targeted analysis such as missing the presence of concerning compounds that are not monitored and its lack of retrospective analysis to subsequently look for new contaminants. Most NTS workflows include high resolution tandem mass spectrometry (HRMS2) and structure annotation with libraries which are still limited. However, in silico combinatorial fragmentation tools that simulate MS2 spectra are available to help close the gap of missing compounds in empirical libraries. Three NTS tools were combined and used to detect and identify unknown contaminants at ultra-trace levels in surface waters in real samples in this qualitative study. Two of them were based on combinatorial fragmentation databases, MetFrag and the Similar Partition Searching algorithm (SPS), and the third, the Global Natural Products Social Networking (GNPS), was an ensemble of empirical databases. The three NTS tools were applied to the analysis of real samples from a local river. A total of 253 contaminants were identified by combining all three tools: 209 were assigned a probable structure and 44 were confirmed using reference standards. The two major classes of contaminants observed were pharmaceuticals and consumer product additives. Among the confirmed compounds, octylphenol ethoxylates, denatonium, irbesartan and telmisartan are reported for the first time in surface waters in Canada. The workflow presented in this work uses three highly complementary NTS tools and it is a powerful approach to help identify and strategically select contaminants and their transformation products for subsequent targeted analysis and uncover new trends in surface water contamination.
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».