Combining Headspace Solid-Phase Microextraction with Internal Benchmarking to Determine the Elimination Kinetics of Hydrophobic UVCBs
Notice bibliographique
Résumé
Substances classified as unknown or variable composition, complex reaction products or biological origin (UVCB) present a challenge for environmental hazard and risk assessment. Here, we present a novel approach for whole-substance bioconcentration testing applied to cedarwood oil-an essential oil composed of volatile, hydrophobic organic chemicals. The method yields whole-body elimination rate constants for a mixture of constituents. Our approach combines in vivo dietary fish exposure with internal benchmarking and headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) equilibrium sampling followed by suspect-screening analysis. We quantified depuration rate constants of 13 individual cedarwood oil constituents based on relative peak areas using gas chromatography (GC) coupled with Orbitrap-mass spectrometry (MS) and GC triple-quadrupole (QqQ)-MS. For seven constituents with available analytical standards, we compared the rate constants to the results obtained from solvent extraction, clean-up, and targeted GC-MS analysis. The HS-SPME sampling approach allowed for automated sample extraction and analyte enrichment while minimizing evaporative losses of the volatile target analytes and reducing matrix interferences from low-volatility organics. The suspect-screening analysis enabled the quantification of constituents without available analytical standards, while the internal benchmarking significantly reduced variability from differences in delivered dose and analytical variability between the samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».