High-Performance Liquid Chromatographic Method for Determination of Biogenic Amines in Feedstuffs, Complete Feeds, and Animal Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Numerous methods to analyze biogenic amines in biological materials have been described. A versatile and rapid methodology to analyze these compounds in feedstuffs, complete feeds, and animal tissues, however, has not been reported. The current method was developed to address this need. Biogenic amines in feedstuffs, complete animal feeds, and animal tissues were extracted with 10% trichloroacetic acid, reacted with O-phthaladehyde using high-performance liquid chromatographic employing a cation exchange column. Detection limits were 50 pmol/mL for tyramine, histamine, putrescine, and spermine; 40 pmol/mL for cadaverine; and 25 pmol/mL for spermidine. Extraction efficiency of biogenic amines in feedstuffs, duodenum, liver, ileum + jejunum, and whole shrimp and shrimp hepatopancreas ranged between 99-105, 93-135, 80-85, 65-102, 88-98, and 88-97%, respectively. It can be concluded that the current method can be applied to individual feedstuffs, complete feeds, and animal tissues for the rapid and accurate determination of concentration of biogenic amines.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».