Development and application of a quantitative Liquid chromatography-tandem mass spectrometry method for multi-class organic contaminants in biological and environmental matrices using a desirability function-based optimization
Notice bibliographique
Résumé
The diversity of trace organic contaminants (TrOCs) in complex matrices makes analytical development challenging. This study aimed to develop, optimize and validate an analytical method for extracting and quantifying 71 TrOCs. The development was performed using a factorial design with the desirability function as a quantitative tool for method optimization. TrOCs were extracted using a salt-out approach with ethyl acetate/water (4/1) and cleaned up by dispersive solid-phase extraction (C 18 /Na 2 SO 4 ) before LC-MS/MS analysis. The method exhibited a high Average Overall Recovery (AOR up to 91%), with low limits of detection (from 0.12 to 1.79 ng g −1 ) and quantification (from 0.42 to 4.72 ng g −1 ). The evaluation of matrix effects revealed predominantly weak ionic suppression (-16% on average). The applicability and robustness of the validated method were demonstrated through the analysis of real complex environmental samples, including municipal biosolids, sediment samples and benthic organisms ( Chironomidae and Oligochaete ) from Canadian Lake. The results highlighted the effectiveness of the desirability function as a quantitative tool for selecting optimal conditions when multiple parameters need to be considered. This approach provided valuable insights supporting decision-making during method development, where regular statistical analysis did not reveal significant differences between conditions. The developed method provides a reliable tool for monitoring TrOCs across various environmental matrices, facilitating quantitative assessment and management of environmental risks.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».