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Enregistrement W1497665702 · doi:10.1002/mas.21377

Advanced hyphenated chromatographic‐mass spectrometry in mycotoxin determination: Current status and prospects

2013· review· en· W1497665702 sur OpenAlexaff
Peiwu Li, Zhaowei Zhang, Qi Zhang

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry Reviews · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMycotoxinChemistryChromatographyContaminationMass spectrometryZearalenoneEnvironmental chemistryFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass spectrometric techniques are essential for advanced research in food safety and environmental monitoring. These fields are important for securing the health of humans and animals, and for ensuring environmental security. Mycotoxins, toxic secondary metabolites of filamentous fungi, are major contaminants of agricultural products, food and feed, biological samples, and the environment as a whole. Mycotoxins can cause cancers, nephritic and hepatic diseases, various hemorrhagic syndromes, and immune and neurological disorders. Mycotoxin-contaminated food and feed can provoke trade conflicts, resulting in massive economic losses. Risk assessment of mycotoxin contamination for humans and animals generally depends on clear identification and reliable quantitation in diversified matrices. Pioneering work on mycotoxin quantitation using mass spectrometry (MS) was performed in the early 1970s. Now, unambiguous confirmation and quantitation of mycotoxins can be readily achieved with a variety hyphenated techniques that combine chromatographic separation with MS, including liquid chromatography (LC) or gas chromatography (GC). With the advent of atmospheric pressure ionization, LC-MS has become a routine technique. Recently, the co-occurrence of multiple mycotoxins in the same sample has drawn an increasing amount of attention. Thus, modern analyses must be able to detect and quantitate multiple mycotoxins in a single run. Improvements in tandem MS techniques have been made to achieve this purpose. This review describes the advanced research that has been done regarding mycotoxin determination using hyphenated chromatographic-MS techniques, but is not a full-circle survey of all the literature published on this topic. The present work provides an overview of the various hyphenated chromatographic-MS-based strategies that have been applied to mycotoxin analysis, with a focus on recent developments. The use of chromatographic-MS to measure levels of mycotoxins, including aflatoxins, ochratoxins, patulin, trichothecenes, zearalenone, and fumonisins, is discussed in detail. Both free and masked mycotoxins are included in this review due to different methods of sample preparation. Techniques are described in terms of sample preparation, internal standards, LC/ultra performance LC (UPLC) optimization, and applications and survey. Several future hyphenated MS techniques are discussed as well, including multidimensional chromatography-MS, capillary electrophoresis-MS, and surface plasmon resonance array-MS.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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