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Enregistrement W7117365469 · doi:10.1021/acs.analchem.5c05034

Anion Exchange and Nebulizer-Enhanced Online UV-Chemiluminescence Analyzer Coupled with LC-MS for Total and Novel N-Nitrosamines in Cigarettes and e-Juices

2025· article· en· W7117365469 sur OpenAlexafffund
X. Andrew Guo, Bryce N. Thomas, K. N. Minh Chau, Di Zhang, Qiming Shen, Shakiba Talebian, Anastasiia Kim, Ran Zhao, Xing-Fang Li

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSpectrum analyzerCalibrationAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometryIon chromatographyInterference (communication)Ion-mobility spectrometryMatrix (chemical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantification of total N-nitrosamines (TONO) is critical for assessing environmental carcinogens. UV-chemiluminescence (UV-CL) shows promise for TONO analysis; however, the data accuracy is limited by matrix interference and the analyte-specific method sensitivity. To overcome these challenges, we designed a new online UV-CL analyzer integrating anion exchange cartridges (AEC) and a homemade nebulizer. The AEC eliminates interference from a wide concentration range of NO 2 – . The nebulizer effectively introduces both volatile and less-volatile nitrosamines, achieving 98.4% photolysis while requiring only 14–53% of the UV dosage used in previous studies. Our analyzer achieved a universal calibration across structurally diverse N-nitrosamines, simplifying quantitative N-nitrosamine measurements. We further demonstrated its application by measuring TONO in authentic tobacco products. Compared to liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), the analyzer obtained consistent kinetic results when monitoring the reaction between NO 2 – and nornicotine, supporting its application in kinetic studies. Moreover, our preliminary analysis of flavored e-juices shows that they could contain up to 0.24 μmol/g of TONO, which could increase further when an environmental level of NO 2 – (6.7 mg/L) is present. Comparing results obtained using the analyzer and LC-MS, known tobacco-specific nitrosamines (TSNAs) account for less than 5.5% of TONO, indicating that most N-nitrosamines in tobacco are unknown. This led to the tentative identification of two new N-nitrosamines: pyridine-methylated N-nitrosoanatabine and pyridine-methylated N-nitrosoanabasine using high-resolution HPLC-MS/MS. Our results supported the feasibility of using the UV-CL analyzer for rapid TONO measurements and highlighted the need to monitor N-nitrosamine contamination in e-juice and tobacco products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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