Analyses of macrolide antibiotic residues in eggs, raw milk, and honey using both ultra‐performance liquid chromatography/quadrupole time‐of‐flight mass spectrometry 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
Two liquid chromatography mass spectrometric techniques, i.e. ultra-performance liquid chromatography/quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC/Q-Tof MS) and high-performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS), were used for quantification, confirmation or identification of six macrolide antibiotic residues and/or their degradation products in eggs, raw milk, and/or honey. Macrolides were extracted from food samples by acetonitrile or phosphate buffer (0.1 M, pH 8.0), and sample extracts were further cleaned up using solid-phase extraction cartridges. UPLC/Q-Tof data were acquired in Tof MS full scan mode that allowed both quantification and confirmation of macrolides, and identification of their degradation products. LC/MS/MS data acquisition was achieved using multiple reaction monitoring (MRM), i.e. two transitions, to provide a high degree of sensitivity and repeatability. Matrix-matched standard calibration curves with the use of roxithromycin as an internal standard were utilized to achieve the best accuracy of the method. Both techniques demonstrated good quantitative performance in terms of accuracy and repeatability. LC/MS/MS had advantages over UPLC/Q-Tof MS in that its limits of detection were lower and repeatability was somewhat better. UPLC/Q-Tof provided ultimate and unequivocal confirmation of positive findings, and allowed degradation product identification based on accurate mass. The combination of the two techniques can be very beneficial or complementary in routine analysis of macrolide antibiotic residues and their degradation products in food matrices to ensure the safety of food supply.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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