A Reliable and Cost-Effective Method for Determination of Endocrine-Disrupting Compounds in Coastal Waters, Suspended Particulate Matter, and Sediments by Ultrafast Liquid Chromatography Coupled to Photodiode Array and Fluorescence Detectors
Notice bibliographique
Résumé
Analytical methods for determining 14 endocrine-disrupting compounds (EDCs) in coastal waters, suspended particles, and sediment samples were successfully performed by ultrafast liquid chromatography with photodiode array and fluorescence detections (UFLC-PDA-FLD). Solid‑phase extraction (SPE) and ultrasound-assisted extraction (USE) were used for sample preparation. Two chromatographic methods have been developed. An isocratic separation method was used to separate bisphenol A (BPA) and steroids and another gradient elution method to separate phthalates and alkylphenols. The detection by fluorescence was used for alkylphenols, BPA, and steroids and photodiode array (PDA) for phthalates. Limits of detection (LOD) ranged from 0.41 (4-tert-octylphenol (4tOP)) to 63 ng L-1 (dibutylphthalate (DBP)), 0.41 (4tOP) to 63.2 ng g-1 dried weight (dw) coastal waters, and solid samples (suspended particulate matter (SPM) and sediment samples), respectively. Recoveries ranged from 52 (diethylphthalate (DEP)) to 116% (DBP) for water, from 54 (DEP) to 108% (estrone (E1)) for SPM, and from 62 (4-n-nonylphenol (4nNP)) to 117% (4-n-octylphenol (4nOP)) for sediment samples. Finally, with the minimization of reagents and energy, the proposed methods were applied to samples collected from Todos os Santos Bay (BTS), Bahia, Northeastern Brazil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 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 ».