Prioritizing Chemical Features in Non-targeted Analysis through Spatial Trend Analysis: Application to the Identification of Organic Chemicals Subject to Mountain Cold-Trapping
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges arising during non-targeted analysis (NTA) is that the number of detected chemical features is generally too large for detailed processing and interpretation. Here, we illustrate how the analysis of spatial trends in peak intensities can be an effective tool to prioritize chemical features in NTA. Specifically, features detected by gas chromatography and high-resolution mass spectrometry in soil and air samples, collected along an altitudinal transect on an urban mountain in Canada, were successfully grouped into different categories based on spatial trends with site altitude. The motivation was to identify features whose abundance increases in soil with increasing elevation, as the ability for amplification at higher elevations could characterize contaminants of concern to mountain ecosystems. Potential matching candidates were first selected by comparing empirically detected accurate masses and isotope distributions of chemical features with those in chemical databases. These potential candidates were then ranked by comparing MSMS spectra with fragments predicted in silico. Several highly ranked matches, as well as structurally related compounds, which were largely halogenated methoxylated benzenes and organochlorine pesticides, were then subjected to targeted analysis with analytical standards. Several of these compounds, including pentachloroanisole, tricamba, and 3,4,5-trichloroveratrole, were identified as having spatial patterns consistent with mountain cold-trapping, as evidenced by organic carbon-normalized soil concentrations that show a significant increase with elevation. Our study clearly demonstrated that spatial trend analysis holds considerable promise as a tool to guide chemical identification and prioritization during NTA.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».