Zirconium interferences on the detection of silver nanoparticles by single particle ICP-MS: implications on natural water analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The analysis of silver nanoparticle (NP-Ag) by the single particle technique with argon plasma-coupled mass spectrometry (SP-ICP-MS) is an increasingly used analytical approach. The sensitive technique, distinguishing particle size distribution, allows working at concentrations similar to those found in environmental samples. The two natural Ag isotopes 107 and 109, with abundances of 52 and 48% respectively, have similar sensitivity in ICP-MS detection. However, it is common to encounter isobaric interferences in mass spectrometry, and the element silver is not an exception, as much with the 107 isotope as 109. For both isotopes, zirconium oxides present isobaric interferences, either 91Zr16O, 90Zr16O1H for the isotope 107 and the 92Zr16O1H for the 109. Results: For surface water analysis by ICP-MS in regular technique, these interferences do not generally impact the analysis of total Ag concentrations (mainly dissolved) as they can be then simply subtracted like background signal. On the other hand, detection of NPAg was impacted by the interfering colloidal Zr. The analysis of Zr by the SP-ICP-MS technique of surface waters showed the presence of colloidal Zr, a random signal that cannot be simply subtracted from NP Ag signal. Our results show that, Zr colloids are effectively interfering with the NP-Ag assays by SP-ICP-MS technique where interferences translated into a false positive. Conclusion: The analytical issue related isobaric interferences from the naturally occurring colloidal Zr was attenuated (up to 250% in this assay) by the use of the 109 isotope in the Ag detection, limiting false positive detections and improving the reliability of NP-Ag measurements in natural waters. Therefore , more specific detection of NP Ag in surface waters that naturally contain Zr colloids can be accomplished.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».