Post-mortem volatiles of vertebrate tissue

Volatile emission during vertebrate decay is a complex process that is understood incompletely. It depends on many factors. The main factor is the metabolism of the microbial species present inside and on the vertebrate. In this review, we combine the results from studies on volatile organic compounds (VOCs) detected during this decay process and those on the biochemical formation of VOCs in order to improve our understanding of the decay process. Micro-organisms are the main producers of VOCs, which are by- or end-products of microbial metabolism. Many microbes are already present inside and on a vertebrate, and these can initiate microbial decay. In addition, micro-organisms from the environment colonize the cadaver. The composition of microbial communities is complex, and communities of different species interact with each other in succession. In comparison to the complexity of the decay process, the resulting volatile pattern does show some consistency. Therefore, the possibility of an existence of a time-dependent core volatile pattern, which could be used for applications in areas such as forensics or food science, is discussed. Possible microbial interactions that might alter the process of decay are highlighted

Veille bibliographique sur les capteurs en développement (non commercialisés) pour la mesure in situ et en continu des substances réglementées DCE et des composés majeurs permettant la caractérisation globale des eaux

Since 2000, the number of references on sensors in freshwater and wastewater has been constantly increasing. In order to have an overall view of the substances that may be easily analyzed by in situ and continuous systems in a near future, a bibliographic compilation of the sensors in development (i.e. not commercialized) for the analysis of chemical compounds in the environmental matrices has been carried out. This non-exhaustive panorama lists 167 articles published mainly during the last 5 years. The chemical compounds selected are included in the different lists of the WFD (decree of 7 August 2015). From definitions and general information on the sensors, different criteria were used to describe the selected sensors: analyzed substance(s), type of sensor (chemical sensor, biosensor), analytical technique, type(s) of tested water, level of development progress, measuring range, limits of detection or quantification. The sensors are mainly based on electrochemistry (voltammetry, amperometry, potentiometry...) and optical techniques (colorimetry, fluorescence, resonance of surface plasmon...). A general synthesis of sensors by families of compounds is proposed for pesticides, polycyclic aromatic hydrocarbons, phenols, phthalates and bisphenol A, metals and metalloids (Cd, Pb, Hg, Ni, Cu, As, Cr, Ag ...) as well as for major parameters (chemical oxygen demand, biochemical oxygen demand, nitrate, nitrite, ammonium, calcium and carbonate). In general, the performances of the sensors are evaluated in synthetic waters and in real waters (surface water, tap water, wastewater....) which can be doped. Nearly all the sensors are not tested in field conditions or over long-term. The detection limits obtained can be very variable for the same family of compounds. For few compounds, the detection limits are too high to be considered as relevant sensors for the monitoring of surface waters (e.g. nickel or bisphenol A). However, some sensors having a high state of progress and detection limits well adapted to the concentrations in the environmental matrices would be instructive to test in field conditions. These sensors, covering a wide range of compounds, are listed in this report.Depuis les années 2000, le nombre de références bibliographiques sur les capteurs dans les eaux douces et les eaux résiduaires est en constante augmentation. Un travail de synthèse bibliographique des capteurs en développement (i.e. non commercialisés) pour l'analyse de composés chimiques dans les matrices environnementales a été réalisé afin d'avoir une vue d'ensemble sur les substances qui pourront être analysées par des systèmes de mesures in situ et en continu dans un futur proche. Ce panorama non exhaustif recense 167 articles publiés principalement ces 5 dernières années. Les composés chimiques retenus pour ce panorama font partie des listes des substances de l'état chimique des eaux de surface et des polluants spécifiques de l'état écologique des eaux de surface, de la liste des substances pertinentes à surveiller, et de la liste des paramètres physico-chimiques pour les cours d'eau de la Directive Cadre sur l'Eau (Arrêté du 7 août 2015). Sur la base de définitions et généralités sur les capteurs, différents critères ont été retenus pour décrire chaque capteur retenu dans ce panorama : substance(s) analysée(s), type de capteur (capteur chimique, biocapteur), technique analytique utilisée, type(s) d'eau testé(s), niveau d'avancement de développement, gamme de concentration de mesure, limites de détection ou de quantification obtenues. Les capteurs recensés se basent principalement sur des techniques électrochimiques (voltamétrie, ampérométrie, potentiométrie…) et optiques (spectrophotométrie, fluorescence, résonnance des plasmons de surface…). Une synthèse générale des capteurs par grandes familles de composés est proposée pour les pesticides, les hydrocarbures aromatiques polycycliques, les phénols, les phtalates et le bisphénol A, les métaux et métalloïdes (Cd, Pb, Hg, Ni, Cu, As, Cr, Ag…) ainsi que pour les paramètres majeurs (demande chimique en oxygène, demande biochimique en oxygène, nitrate, nitrite, ammonium, calcium et carbonate). De façon générale, les performances des capteurs sont évaluées dans des eaux synthétiques et des eaux réelles (eaux de surface, de robinet, résiduaires…) qui peuvent être dopées. Mais la quasi-totalité des capteurs ne sont pas testés en conditions réelles sur le terrain ou sur le long terme. Les limites de détection obtenues peuvent être très variables pour une même famille de composés. Pour certaines substances, les limites de détection sont trop élevées pour envisager des analyses pertinentes dans les eaux de surface (par exemple pour le nickel ou le bisphénol A). Cependant, quelques capteurs, couvrant la plupart des grandes familles de composés, peuvent se révéler très intéressants à tester sur le terrain. Ces capteurs présentant un état d'avancement élevé et des limites de détection bien adaptées aux concentrations dans les matrices environnementales sont listés dans ce rapport

Prédiction des temps de rétention chromatographique dans le cadre de l'analyse non-ciblée

Les analyses non-ciblées, effectuées par chromatographie couplée à un spectromètre de masse haute résolution, visent ladétection et l'identification de composés non recherchés initialement. L'identification d'une substance non-connue est généralement effectuée selon les informations qui peuvent être générées lors de l'analyse par spectrométrie de masse en comparaisonavec des bases de données spectrométriques. Un des éléments qui peut être pris en compte pour l'identification d'une substance est le temps de rétention chromatographique.En effet, c'est un paramètrerépétable et qui reflète les interactions et donc les propriétés physico-chimiques entre une substance d'intérêt et le système chromatographique. De nombreuses approches, des plus simples (prenant uniquement en compte le log D des composés), à de plus complexes (réseau de neurones, modèle LSER-Linear Solvatation Energy Relationships-,...) ont été explorées afin de pouvoir améliorer la précision des prédictions de la rétention chromatographique. Deux approches de prédiction de temps de rétention ont été évaluées lors de cette étude. Dans le cadre du réseau NORMAN, un modèle a été mis au point par l'Université d'Athènes pour la chromatographie liquide. Ce modèle peut être adapté à différentes conditions chromatographiques par l'injection d'un mélange qui sert à établir une courbe d'étalonnage spécifique au système utilisé. L'injection de composés modèles, dont le temps de rétention et la structure étaient connus, a permis de montrer que le modèle permettait d'obtenir en majorité des prédictions relativement correctes (±2 min) mais que dans 20% des cas, les prédictions n'étaient pas suffisamment précises. La relative imprécision obtenue pour certains composés dans ces essais doit être reliée aux conditions chromatographiques relativement différentes de celles ayant été utilisées pour développer le modèle et ce malgré l'utilisation de composés servant à l'étalonnage du modèle.Un modèle pour chromatographie liquide a été développé par Irstea sur la base d'une sélection des descripteurs les plus utilisés selon la littérature et facilement accessibles pour tout composé organique. Le modèle a été développé et validé en phase inverse et permet d'estimer la rétention d'un contaminant avec un intervalle de confiance de ±13,7% de phase mobile organique à l'élution quelle que soit la chaine analytique utilisée (soit ±1,9min en temps de rétention avec l'appareillage utilisé dans cette étude). L'applicabilité du modèle à différents lots de colonnes ainsi qu'à des échantillons en matrice réelle (injection directe d'eau de surface ou extrait SPE) a été démontrée

Highlighting molecular markers of PM sources: Benefits of non-target screening strategy based on HRMS combined with multivariate statistical analyses

International audienceThe negative impact of particulate matter (PM, aerosols) on air quality, and so health, is largely recognized. The implementation of policies to reduce their concentrations in ambient air requires the knowledge of their sources. The study and evaluation of PM sources can be achieved by monitoring marker compounds or chemical signatures further used in statistical source-receptor models. However, some PM sources are still not discriminated due to the lack of specific molecular markers. High resolution mass spectrometry (HRMS) enables to obtain a more complete characterization of environmental matrices. Using HRMS data, non-target screening (NTS) approaches combined with multivariate statistical analyses can be used to compare the chemical fingerprints of samples to highlight and identify substances of interest. In this work, we evaluated the potential of a fingerprinting comparison approach to highlight specific molecular markers of PM sources currently unresolved. Two sources of PM were studied considering their significant contributions to the ambient air concentrations: biomass burning and vehicular exhaust emissions. On the former, the objective was to discriminate between residential wood burning and garden green waste burning emissions and, on the latter, the discrimination of both primary and secondary sources of PM from exhaust emissions of light-duty diesel and gasoline vehicle engines was assessed. Several experiments under simulated real-world conditions were performed to collect PM samples from both sources. Residential wood heating (fireplace and woodstove) and garden green waste burning (hedge trimming, fallen leaves) experiments were carried out in a large combustion chamber to simulate ambient air dilution conditions. Vehicular exhaust samples were collected from chassis dynamometer tests using two modern (EURO 5 standard) gasoline and diesel vehicles. Their emissions were also aged using an oxidation flow reactor to simulate atmospheric photochemical processes (associated to OH radical reactivity). Samples were then characterized using non-targeted analytical methods using HRMS coupled with both liquid and gas chromatography (LC and GC). The analytical procedures were optimized to detect as many species as possible. Chemical fingerprints obtained were compared combining several multivariate statistical analyses (e.g., partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and cluster analyses). Overall, about thirty chemical features were highlighted as characteristic of garden green waste burning and four of residential wood heating. Tentative identification or potential molecular formulas were proposed for the different marker candidates. Similarly, about ten chemical features specific of primary or secondary gasoline and diesel vehicle emissions have been determined. The combination of HRMS NTS chemical characterization with multivariate statistical analyses shows promise for uncovering organic aerosol fingerprinting and highlighting key molecular markers of PM sources. Such species might be used for further PM source apportionment purposes in ambient air