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Enregistrement W3177364146 · doi:10.3724/sp.j.1123.2021.02035

Advances in solid-phase extraction for bisphenols in environmental samples

2021· article· en· W3177364146 sur OpenAlexaboutno aff
Hongyuan Liu, Jing Jin, Cuicui Guo, Jiping Chen, Chun Hu

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Chromatography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBisphenol ABisphenol SChemistryExtraction (chemistry)BisphenolSolid phase extractionEnvironmental chemistryPollutantChromatographyEnvironmentally friendlyGenotoxicityEnvironmental pollutionSolventEnvironmental scienceOrganic chemistryEnvironmental protectionToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to the strict restrictions on the production and use of bisphenol A (BPA), bisphenol analogs (e. g., bisphenol S and bisphenol F) are gradually coming to use in many fields. BPA and these bisphenol analogs are so-called bisphenols (BPs). BPs as a class of endocrine disrupters are widely distributed in the environment (water, sediments, sludge, and aquatic products). BPs enter the human body through various routes, leading to endocrine disruption, cytotoxicity, genotoxicity, reproductive toxicity, dioxin-like effects, and neurotoxicity. The Canadian government has identified BPs as substances for further scoping/problem formulation. Because of the widespread attention paid to BPs in the environmental field, research is being expanded to cover water, sediment, dust, and biological samples, and other media. Given the significant differences in the complexity and pollution concentration of environmental samples, the development of pretreatment methods that afford high extraction efficiency, good purification selectivity, strong universality, operational simplicity, and high-throughput extraction and purification, are necessary to realize the highly sensitive detection of BPs in environmental media. In recent years, solid-phase extraction (SPE), accelerated solvent extraction (ASE), microwave-assisted extraction (MAE), and dispersion liquid-liquid-microextraction (DLLME) as new pretreatment technologies have gradually replaced the traditional liquid-liquid extraction and Soxhlet extraction. SPE has seen rapid development for the extraction and purification of BPs in various environmental samples, overcoming the bottlenecks related to time, energy, and solvent consumption in traditional methods while extending technical support for the analysis of emerging pollutants. The physicochemical properties, usage, and environmental hazards of typical BPs were briefly reviewed, with emphasis on the application of SPE products, development of new adsorbents, and transformation of the SPE mode. Commercialized SPE products are universally applicable in the field of environmental monitoring, while products suitable for the pretreatment of BPs are limited. The development of new adsorbents mainly focused on their adsorption capacity and selectivity. For example, ordered mesoporous silicon, carbon nanomaterials, metal-organic frameworks, and cyclodextrins have large surface areas, good adsorption performance, and regular pore structures, which improve the adsorption capacity of BPs. Molecularly imprinted polymers (MIPs) and mixed-mode ion-exchange polymers are mainly used to improve the selectivity of BPs in the purification process. In addition, MIPs have high chemical, mechanical, and thermal stabilities, which ensures their widespread application in the extraction, preconcentration, and separation of BPs. A variety of new SPE adsorbents can partially meet the diverse needs for detection. There is a consensus that the current challenges in analytical chemistry include the determination of contaminants at low concentration levels, but at the same time, more efficient and environment-friendly methodologies are required. With the introduction of high-sensitivity instruments in the market, the SPE model is seeing gradual development in terms of miniaturization, automation, and simplification. This in turn has minimized solvent consumption, analysis time, and labor cost, resulting in more efficient and affordable analytical methods such as QuEChERS, solid-phase microextraction (SPME), and magnetic solid-phase extraction (MSPE) to adapt to the new development scenario.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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