Determination of 4(5)-methylimidazole in carbonated beverages by isotope-dilution liquid chromatography-tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop a method to quantify 4(5)-methylimidazole (4-MEI), a suspected carcinogen, in carbonated beverages by simple sample dilution and isotope-dilution reverse-phase LC-MS/MS. Isotope dilution using hexa-deuterated methylimidazole (d6-4-MEI) was used to quantify native 4-MEI and to assess matrix effects quantitatively. The accuracy of the method was assessed by intentionally fortifying a negative control sample at three doses: low, medium and high (replicates of n = 5 each) with a known amount of 4-MEI. The respective absolute error in each case was 18.7 ± 0.7%, 14.6 ± 2.8% and 21.1 ± 9.7%. Within-day (intra-) and day-to-day (inter-) repeatability, determined as the relative standard deviation by fortifying a negative control sample (n = 5), were 9.5% and 15.4%, respectively. Average ion suppression of d6-4-MEI in beer was 63.9 ± 3.2%, while no suppression or enhancement was seen in non-alcoholic samples. The instrument and method limit of detection were calculated as 0.6 and 5.8 ng ml(-1), respectively. 4(5)-Methylimidazole was quantified in a variety of store-bought consumer beverages and it was found that in many of the samples tested consuming a single can of beer would result in intake levels of 4-MEI that exceed the no significant risk guideline of 29 µg day(-1). Conversely, 4-MEI in the samples was orders of magnitude smaller than the European Food Safety Authority acceptable daily intake threshold value of 100 mg kg(-1) bw day(-1).
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».