Assessment of of automated pressurized liquid extraction method followed by enzyme-linked immunosorbent assay for monitoring air-born dioxins
Notice bibliographique
Résumé
An automated procedure of sample preparation using pressurized liquid extraction (PLE) was developed for subsequent analysis by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for dioxins detection in ambient air samples collected from Burlington Ontario. Ambient air samples were collected from particle-phase using glass fibre filters (GFF) and from gas-phase using polyurethane foam from November 2014 to February 2015. The PLE extracts were cleaned up with acid silica followed by carbon mini-column. The average concentration of dioxins in particle phase was found to be 9.96±4.5 fgTEQ/m3 (n=10). This empirical finding is in agreement with high resolution gas chromatography –high resolution mass spectrometry (GC-MS) mean result of 10.04±2.9 fgTEQ/m3 (n=5). However, due to the limited sample size correlation between the two methods cannot be statistically established. The higher concentration of dioxins in Burlington, a city with heavy industry, was expected comparing the finding from previous study for downtown metropolitan Toronto (7.6 ± 2.0 fg BEQ/m3). Development of this method relied on calibration test, recovery test and Certified Reference Material (CRM) evaluation. Calibration test was successful in terms of developing standard curve with results within one standard deviation of the mean concentration of calibration standards. ELISA result on CRM was acceptable. Recovery test on extended toluene evaporation to half an hour or higher increased the recovery from 45% to an average of 82.4% for high concentrations and 89% for medium concentration of dioxins spike. The results of this study illustrate that PLE / ELISA can substitute for GC-HRMS as a cost effective screening tool to determine the dioxins concentration in ambient air.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».