Targeted and non-targeted screening of flame retardants in rural and urban honey
Notice bibliographique
Résumé
Flame retardants (FRs) are often added to commercial products to achieve flammability resistance, but they are not chemically bonded to the materials, so, they can be easily released into the environment during the production and disposal processes. When honeybees travel to collect nectar during the pollination process, they are prone to be contaminated by chemicals in the air. Therefore, honey contamination has been proposed as an indicator of the pollution status in a particular region. To date, the occurrence of flame retardants in urban honey has yet to be explored. In this study, a direct injection method was used, coupled with LC-QTOF-MS, to analyze honey samples. This method was applied to urban ( n = 100) and rural ( n = 100) honey samples from the Quebec province (Canada), and the levels of flame retardants in urban and rural honey samples were not significantly different. In the targeted approach, two of the target FRs, tris(2-butoxyethyl) phosphate (TBOEP) and triphenyl phosphate (TPHP), were detected and confirmed at an average trace concentration (<1 ng mL −1 ). Additionally, a non-targeted screening workflow with an in-house-built library was developed and validated to screen for flame retardants in honey. Tris (2-chloropropyl) phosphate (TCIPP) was identified in honey using the non-targeted screening workflow and confirmed using a pure analytical standard, but there are other compounds detected in the non-targeted analysis that have yet to be validated. This study was the first to report FR compounds based on a direct injection method, coupled with a non-targeted screening workflow, at a trace level in a honey matrix. It also showed that a non-targeted workflow was effective to detect and identify unknown compounds present in the honey sample; hence, this provided a novel angle for the occurrence of FRs in air, with honey as a bio-indicator.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».