Multiresidue Pesticide Analysis of Agricultural Commodities Using Acetonitrile Salt-Out Extraction, Dispersive Solid-Phase Sample Clean-Up, and High-Performance Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A multiresidue method analyzing 209 pesticides in 24 agricultural commodities has been developed and validated using the original Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe (QuEChERS) procedure and high performance liquid chromatography-positive electrospray ionization-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis. Using solvent-only calibration standards (SOCSs) and matrix-matched calibration standards (MMCSs), it was demonstrated that a minimal concentration of 5-10 μg/kg (part per billion, ppb) of analytes in matrix is required for the consistent identification of targeted pesticides with two MRM transitions. Method performance was validated by the precision and accuracy results obtained from fortification studies at 10, 25, 100, and 500 ppb and MMCSs. The method was demonstrated to achieve an average recovery of 100 ± 20% (n = 4) for >75% of evaluated pesticides at the low fortification level (10 ppb) and improved to >84% at the higher fortification concentrations in all 24 matrices. Matrix effects in LC-MS/MS analysis were studied by evaluating the slope ratios of calibration curves (1.0-100 ng/mL) obtained from the SOCSs and MMCSs. Principal component analysis (PCA) of LC-MS/MS and method validation data confirmed that each matrix exerts its specific effect during the sample preparation and LC-MS/MS analysis. The matrix effect is primarily dependent on the matrix type, pesticide type and concentration. Some caution is warranted when using matrix matched calibration curves for the quantitation of pesticides to alleviate concerns on matrix effects. The QuEChERS method with LC-MS/MS was used to identify and quantitate pesticides residues, with concentrations ranging from 2.5 to >1000 ppb in a variety of agricultural samples, demonstrating fitness for screening and surveillance applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle