Quantification of pyrrolizidine alkaloids in North American plants and honey by LC-MS: single laboratory validation
Notice bibliographique
Résumé
Pyrrolizidine alkaloids (PAs) are a class of naturally occurring compounds produced by many flowering plants around the World. Their presence as contaminants in food systems has become a significant concern in recent years. For example, PAs are often found as contaminants in honey through pollen transfer. A validated method was developed for the quantification of four pyrrolizidine alkaloids and one pyrrolizidine alkaloid N-oxide in plants and honey grown and produced in British Columbia. The method was optimised for extraction efficiency from the plant materials and then subjected to a single-laboratory validation to assess repeatability, accuracy, selectivity, LOD, LOQ and method linearity. The PA content in plants ranged from1.0 to 307.8 µg/g with repeatability precision between 3.8 and 20.8% RSD. HorRat values were within acceptable limits and ranged from 0.62 to 1.63 for plant material and 0.56-1.82 for honey samples. Method accuracy was determined through spike studies with recoveries ranging from 84.6 to 108.2% from the raw material negative control and from 82.1-106.0 % for the pyrrolizidine alkaloids in corn syrup. Based on the findings in this single-laboratory validation, this method is suitable for the quantitation of lycopsamine, senecionine, senecionine N-oxide, heliosupine and echimidine in common comfrey (Symphytum officinale), tansy ragwort (Senecio jacobaea), blueweed (Echium vulgare) and hound's tongue (Cynoglossum officinale) and for PA quantitation in honey and found that PA contaminants were present at low levels in BC honey.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».