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Enregistrement W2064675882 · doi:10.1021/jf000217c

Micellar Electrokinetic Capillary Electrophoresis for Rapid Analysis of Patulin in Apple Cider

2000· article· en· W2064675882 sur OpenAlexaff
Rong Tsao, Ting Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatulinMicellar electrokinetic chromatographyChromatographyCapillary electrophoresisChemistryDetection limitHigh-performance liquid chromatographyMycotoxinFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A micellar electrokinetic capillary chromatography (MECC) mode was applied to a capillary electrophoresis (CE) method, which was developed for detection and quantitation of patulin in apple ciders. This method used a small sample amount (2 mL) and consumed minimal organic solvent compared to the most commonly used HPLC methods. The sample preparation procedure of the CE method was also simpler than other chromatographic techniques developed for patulin analysis. Patulin was detected with a photodiode array detector at 273 nm. The standard curve was linear (r(2) = 0.9984) from 75 microgram/L to 121 microgram/mL with patulin working solutions corresponding to 3.8 microgram/L to 6.1 microgram/mL patulin in the sample. The linearity was better in a narrower range of concentrations (r(2) = 0.9999) from 75 microgram/L to 24.1 microgram/mL. The limit of detection of the method was 3.8 microgram/L. Patulin recoveries at 4 levels in spiked samples (10-121 microgram/L) ranged from 95.2 to 105.4%. The recoveries were 96. 9% and 99.2% for 2 levels (22.3 and 223 microgram/L, respectively) of patulin in infected apple samples. This method represents a unique alternative method for rapid and sensitive analysis of patulin in apple ciders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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