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Enregistrement W1996293672 · doi:10.1093/jaoac/83.3.604

Effect of Temperature and Solvent Composition on Extraction of Fumonisins B1 and B2 from Corn Products

2000· article· en· W1996293672 sur OpenAlexaff
James F. Lawrence, Barbara Niedzwiadek, Peter Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySolventMethanolAcetonitrileExtraction (chemistry)ChromatographyEthanolResidue (chemistry)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fumonisins B1 and B2 were extracted from naturally contaminated corn products by using different extraction solvent compositions (methanol-water, acetonitrile-methanol-water, ethanol-water, and 100% water) and a range of temperatures from ambient to 150 degrees C. Ground samples of several corn products and 1 rice sample were mixed with an adsorbent material (Hydromatrix), and the fumonisins were extracted in 2 sequential 5 min static extractions at various temperatures. The combined extracts were cleaned up and analyzed by reversed-phase liquid chromatography with fluorescence detection after o-phthaldialdehyde-mercaptoethanol derivatization. The results showed a clear influence of temperature and solvent composition on recovery of fumonisins from some matrixes. With acetonitrile-methanol-water (1 + 1 + 2) the quantity of fumonisins extracted from naturally contaminated taco shells almost tripled in going from 23 degrees to 80 degrees C, and increased by another 30% when ethanol-water (3 + 7) was used as extraction solvent at 80 degrees C. Similar results were obtained with nacho chips. These effects were less pronounced with cornmeal, and small differences due to temperature and solvent composition were observed for corn flakes and rice. The ethanol-water extraction solvent combinations were specifically evaluated in an effort to use the cheapest, least toxic, and most environmentally friendly solvents for organic residue analysis. At 80 degrees C, ethanol-water combinations performed equally or better than methanol-water (8 + 2) or acetonitrile-methanol-water (1 + 1 + 2), combinations which are commonly used for fumonisin extractions. Even 100% water was successful for extracting fumonisins from the products, except for rice. However, increased amounts of water created technical problems and required an increased amount of Hydromatrix in the samples prior to extraction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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