Tetrodotoxin Detection by a Surface Plasmon Resonance Sensor in Pufferfish Matrices and Urine
Notice bibliographique
Résumé
Tetrodotoxin (TTX) poisoning is most commonly associated with consumption of pufferfish. TTX is a low molecular weight (~319 Da) neurotoxin that selectively blocks voltage-sensitive Na+-gated ion channels. The standard method accepted worldwide for monitoring TTX toxicity in food matrices is the mouse bioassay. Ethical concerns from live animal testing, low sample throughput, and analytical inaccuracies have led to the need for an alternative method. We have previously established that surface plasmon resonance (SPR) sensors can quantify TTX in aqueous buffer samples by an antibody-based inhibition assay. In this paper, we report the extension of the assay for the detection of TTX in both clinical- and food-relevant matrices. The assay was optimized for application to three relevant complex matrices: pufferfish liver extract, pufferfish muscle extract, and human urine. Matrix effects are discussed and calibration curves are presented. Naturally contaminated pufferfish liver and muscle extracts were analyzed by the SPR method, and the data is compared to liquid-chromatography electrospray-ionization multiple reactions monitoring mass spectrometry (LC/ESI/MRM/MS) data. Ten samples, including three from a poisoning incident, two control monkfish samples, and five toxic pufferfish samples, were analyzed using this method, and the data is compared to LC/ESI/MRM/MS analysis of the 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».