Determination of zeranol and its metabolites in bovine muscle and liver by a chemiluminescence enzyme immunoassay: compared to an ultraperformance liquid chromatography tandem mass spectroscopy method
Notice bibliographique
Résumé
A chemiluminescent enzyme immunoassay (CLEIA) was compared to an ultraperformance liquid chromatography tandem mass spectroscopy (UPLC-MS/MS) procedure for the analysis of zeranol and its metabolites in bovine tissue samples. Apparent recoveries from fortified samples by both methods were comparable at 0.5-4.0 µg/kg and a significant correlation was obtained. For CLEIA analysis, hapten mimicking the analyte was first synthesized and conjugated with the carrier protein bovine serum albumin as the immunogen to produce monoclonal antibody. The obtained antibody showed extensive cross-reactivity toward zeranol metabolites (zearalanone). The limit of detection of CLEIA and UPLC-MS/MS was 0.05 µg/kg and 0.5 µg/kg, respectively. Recoveries of both methods for fortified samples were higher than 75.0% with the coefficient of variation less than 15%. These results indicated that the combination of screening with CLEIA and confirmation with UPLC-MS/MS for zeranol and its metabolites would be a reliable method for a large number of bovine samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».