Development of a general protocol for non-targeted analysis of per and poly-fluoroalkyl substances in drinking water part I: quality assurance/quality control for reproducible identification
Notice bibliographique
Résumé
Per - and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) make up a large group (or class) consisting of thousands of synthetic chemicals.Chronic human exposure to trace amounts of some PFAS has been linked to adverse health effects (e.g., a higher incidence of breast cancer, renal disease, and thyroid disease). The current monitoring program in Canada targets only the most researched PFAS and the number of PFAS characterized in exposure assessments is still relatively low compared to the total number registered for commercial use, in addition to their transformation products in the environment. “Non-targeted analysis” (NTA) has emerged as a tool for identification and prioritization of chemical substances assessed for human exposure. Unlike “targeted analysis”, there are no clearly established processes for NTA method development and validation, and despite efforts having recently been made to harmonize NTA workflows, there are still inconsistencies that remain. While the sample preparation steps determine the types of chemicals that get extracted (e.g., via choice of elution solvent), standardized data acquisition and data analysis steps are required for reliable chemical identification and quantification without the use of reference standards. The goal of this study was the development of a general NTA protocol including appropriate quality assurance/quality control (QA/QC) elements to provide reproducible NTA results for the identification of PFAS in source and drinking water. Existing software tools (FluoroMatch, TraceFinder, and Compound Discoverer) are employed along with a developed retention time prediction model to improve confidence in chemical substance identification.
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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) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,015 |
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 ».