Improved Chromatography and MS-Based Detection of Glyphosate and Aminomethylphosphonic Acid Using iTrEnDi
Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate (GLY), a synthetic, nonselective systemic herbicide that is particularly effective against perennial weeds, is the most used weedkiller in the world. There are growing concerns over GLY accumulation in the environment and the attendant human health-associated risks, and despite increased attention in the media, GLY and its breakdown product aminomethylphosphonic acid (AMPA) remain elusive to many analytical strategies. Chemical derivatization coupled with high-performance liquid chromatography-mass spectrometry (HPLC-MS) addresses the challenge of quantifying low levels of GLY and AMPA in complex samples. Here we demonstrate the use of in situ trimethylation enhancement using diazomethane (iTrEnDi) to derivatize GLY and AMPA into permethylated products ([GLY Tr ] + and [AMPA Tr ] +, respectively) prior to analysis via HPLC-MS. iTrEnDi produced quantitative yields and resulted in a 12–340-fold increases in HPLC-MS-based sensitivity for [GLY Tr ] + and [AMPA Tr ] +, respectively, compared with underivatized counterparts. The limits of detection of derivatized compounds were found to be 0.99 ng/L for [GLY Tr ] + and 1.30 ng/L for [AMPA Tr ] +, demonstrating significant sensitivity improvements compared to previously established derivatization techniques. iTrEnDi is compatible with the direct derivatization of Roundup formulations. Finally, as proof of principle, a simple aqueous extraction followed by iTrEnDi enabled the detection of [GLY Tr ] + and [AMPA Tr ] + on the exterior of field-grown soybeans that were sprayed with Roundup. Overall, iTrEnDi ameliorates issues relating to low proton affinity and chromatographic retention, boosting HPLC-MS-based sensitivity and enabling the elucidation of elusive analytes such as GLY and AMPA within agricultural systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».