Non-target screening of sediment samples fromthe Canadian Arctic: comparing two different gas chromatography – high resolution mass spectrometry (GC-HRMS) techniques
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 18th century, chemicals have been industrially produced, and used by consumers. Today, the number of registered chemicals are over 150 000 in North America and Europe alone, and the number is predicted to increase. Industrial or anthropogenic chemicals can, directly or indirectly, be released into the ecosystem during their lifetime, where they can cause harm to human health and the environment. Depending on their properties, chemicals can travel far away from its source, causing global contamination. Through this, the Arctic region becomes a sink for many different types of contaminants. Because of the danger certain chemicals pose, techniques to detect and identify them in environmental samples have evolved during recent years. In these cases, non-targeted screening methods are commonly used to characterise contaminants in samples.In this study, surface sediment samples were collected on three locations in the Hudson Bay (Canada). The samples were analysed using two different instruments: a comprehensive two-dimensional gas chromatograph coupled to a high resolution time-of-flight mass spectrometer (GC×GC-HR-ToF-MS) and a gas chromatograph coupled with a Orbitrap mass spectrometer (GC-Orbitrap-MS). After data acquisition and processing, certain components were identified in both datasets, and their semi-quantitative concentrations were calculated.Overall, 32 compounds were detected and identified in the Orbitrap dataset, and 17 of these were also detected in the GC×GC dataset. The concentration was determined semi-quantitively for the identified compounds and ranged from 0.005–333 ng/g dry weight (d.w.) for the Orbitrap dataset, and 0.013–278 ng/g d.w. for the GC×GC dataset, which was below, or in the lower half, of concentration ranges from previous studies. Overall, the data processing for Orbitrap data seems to be more advanced and evolved than for GC×GC data, causing differences between the results from the two instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».