Nontargeted Analysis of Reactive Nitrogenous Compounds in Suwannee River Standard Reference Materials and Authentic River Water Samples
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Concerns over toxic nitrogenous disinfection byproducts (N-DBPs) necessitate identifying their precursors in source water. Natural organic amino compounds are known precursors to N-DBPs. Three Suwannee River (SR) standard reference materials (SRMs), humic acids (HA), fulvic acids (FA), and natural organic matter (NOM), are commonly used to study DBP formation, but the chemical makeup of amino compounds in SRSRMs remains largely unknown. To address this, we combined stable hydrogen/deuterium isotope labeling, HDPairFinder bioinformatics, and nontargeted high-performance liquid chromatography–high-resolution mass spectrometry (HPLC-HRMS) to characterize these compounds in SRSRMs. This method classifies reactive amines, provides accurate masses and MS/MS spectra, and quantifies intensities. We identified 2707 high-quality features with primary and/or secondary amines in SRSRMs and 75% of them having an m / z < 300. Across all three SRSRMs, 327 amino features were detected, while 856, 794, and 200 unique features were found in SRNOM, SRHA, and SRFA, respectively. In North Saskatchewan River (NSR) samples, a total of 6449 amino features were detected, 818 of them matched those in SRSRMs, and 87% of them were different between the two rivers. Using chemical standards, we confirmed 10 compounds and tentatively identified 5 more. This study highlights similarities and differences in reactive N-precursors in SRSRMs and local river water, enhancing the understanding of geo-differences in reactive N-precursors in different source waters.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».