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Enregistrement W4405527268 · doi:10.1016/j.microc.2024.112525

Rapid non-separative determination of prevailing organophosphate flame retardants metabolites in urine by means of a restricted access material coupled to tandem mass spectrometry

2024· article· en· W4405527268 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriela Chango, Ana Ballester-Caudet, Diego García‐Gómez, Carmelo Garcı́a Pinto, Encarnación Rodríguez‐Gonzalo, José Luis Pérez Pavón

Notice bibliographique

RevueMicrochemical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésOrganophosphateChemistryChromatographyUrineMass spectrometryTandem mass spectrometryFire retardantEnvironmental chemistryOrganic chemistryPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• BDCPP and DPhP determination in human urine in less than 5 min. • The combination of RAM and MS/MS avoid the need for a chromatographic separation. • Validated with certified urine samples (86%-108% accuracy). Organophosphate flame retardants (OPFRs) are used to reduce the flammability of various materials. Among these compounds, triphenyl phosphate (TPhP) and tris(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate (TDCIPP) are prominent OPFRs associated with reproductive and endocrine-disrupting effects. Monitoring their urinary metabolites, diphenyl phosphate (DPhP) and bis(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate (BDCPP), are crucial for assessing bioaccumulation, toxicity, and exposure. This study presents a novel, non-separative analytical method combining restricted access material (RAM) with tandem mass spectrometry (MS/MS), eliminating the need for chromatographic separation. This innovation significantly reduces total analysis time down to less than five minutes per sample (12 samples per hour), compared to up to 37 min (only one sample per hour) required by state-of-the-art separative methods. The method achieves sub-ppb limits of quantification (LOQ ≤ 0.1 ng mL −1 ) that are equal or better than those achieved by separative methodologies. Matrix effects were minimized (≃20 %) with a conventional clean-up pretreatment based on SPE. The whole methodology was validated by analyzing certified urine samples provided by Centre de toxicologie du Québec and applied to the analysis of real urine samples from non-exposed individuals. The accuracy (86–108 %), precision (RSD < 20 %) and high recovery (98–109 %) confirm the robustness and suitability of this method in routine laboratory applications. This is the first report, to the best of our knowledge, to fully integrate RAM with direct MS/MS analysis for most prominent urinary OPFR metabolites without chromatographic separation. This methodological advance offers substantial advantages in speed, simplicity, and adaptability to high-throughput biomonitoring studies, setting a new benchmark for the determination of DPhP and BDCPP in human urine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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