Application of 96-well plate SPE method for analysis of persistent organic pollutants in low volume blood serum samples
Notice bibliographique
Résumé
Though many persistent organic pollutants (POPs) are closely regulated the human population is still exposed to these ubiquitous chemicals from the environment and diet. Safe management and human biomonitoring of POPs is necessary to understand the risk of exposure. Within human biomonitoring the mass of sample is often limited, therefore robust methods using smaller sample amounts are necessary. This study developed a 96-well plate solid phase extraction (SPE) method for determination of selected POPs: polychlorinated biphenyls (PCBs), organochlorine pesticides (OCPs), polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), hexabromocyclododecane (HBCD) and non-persistent novel flame retardants (NFRs) in low volume blood serum. Non-destructive clean-up coupling Oasis HLB extraction plate with Phree phospholipid removal plate was employed. Extraction efficiency was determined at low and high concentrations in certified reference materials NIST SRM 1957 and 1958, respectively. Target compounds deviated from certified values on average by 15% and 21% for SRM 1957 and SRM 1958, respectively. Observed limit of detections (LODs) ranged from 0.36 pg/mL (PCB 180) to 66.07 pg/mL (δ-HCH). The applicability for real samples is demonstrated on 48 samples from pregnant women enrolled in the pilot phase of the CELSPAC: TNG study. In total, 30 target compounds were detected in at least one sample. The method developed here provides a fast and reliable analysis of human blood serum with possibility to introduce automation for the sample preparation procedure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».