Development of a Liquid Chromatography−Tandem Mass Spectrometry Method Using Capillary Liquid Chromatography and Nanoelectrospray Ionization−Quadrupole Time-of-Flight Hybrid Mass Spectrometer for the Detection of Milk Allergens
Notice bibliographique
Résumé
Liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis of the tryptic digest of a cleaned-up food matrix extract was used for the detection of milk allergens. The emphasis of this study was on casein, which is the most abundant milk protein and is also considered the most allergenic. A sample cleanup method was developed using an ion exchange column and centriprep device. Cookies spiked with milk powder from 0 to 1250 ppm were extracted, cleaned up, and either digested directly by trypsin or further cleaned up by gel electrophoresis before digestion. The peptide mixture was analyzed on a capillary LC-quadrupole time-of-flight system. Two marker peptides from alphaS1-casein were identified and used for prescreening. The MS/MS data from the mass spectrometry system were processed with Masslynx v4.0 and submitted for database search using either ProteinLynx Global Server or Mascot for protein identification. The LC-MS/MS method, using casein enzyme-linked immunosorbent assay as a reference, was tested on the cookie matrix and was extended to other sample matrices. There were good agreements between the two. This LC-MS/MS method provides a valuable confirmatory method for the presence of casein. It also allows the simultaneous detection of other milk allergens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».