Determination of the persistence of dimetridazole, metronidazole and ronidazole residues in black tiger shrimp (<i>Penaeus monodon</i>) tissue and their stability during cooking
Notice bibliographique
Résumé
The depletion of three banned nitroimidazole drugs - dimetridazole (DMZ), metronidazole (MNZ) and ronidazole (RNZ) - was investigated in black tiger shrimp (Penaeus monodon) following in-water medication. The highest concentrations of residues were measured immediately after the 24-h immersion (d0). At this time, MNZ and MNZ-OH residues were measured in shrimp tissue samples at concentrations ranging from 361 to 4189 and from 0.28 to 6.6 μg kg(-1), respectively. DMZ and its metabolites HMMNI ranged in concentration between 31,509 and 37,780 and between 15.0 and 31.9 μg kg(-1), respectively. RNZ and HMMNI concentrations ranged from 14,530 to 24,206 and from 25.0 to 55 μg kg(-1), respectively. MNZ, DMZ and RNZ were the more persistent marker residues and can be detected for at least 8 days post-treatment. MNZ-OH was only detectable on d0 following treatment with MNZ. HMMNI residues were only detectable up to d1 (0.97-3.2 μg kg(-1)) or d2 (1.2-4.5 μg kg(-1)) following DMZ and RNZ treatment, respectively. The parent drugs MNZ, DMZ and RNZ were still measureable on d8 at 0.12-1.0, 40.5-55 and 8.8-18.7 μg kg(-1), respectively. The study also investigated the stability of nitroimidazole residues under various cooking procedures (frying, grilling, boiling, and boiling followed by microwaving). The experiments were carried out in shrimp muscle tissue containing both high and low concentrations of these residues. Different cooking procedures showed the impact on nitroimidazole residue concentration in shrimp tissue. Residue concentration depleted significantly, but partially, by boiling and/or microwaving, but the compounds were largely resistant to conventional grilling or frying. Cooking cannot therefore be considered as a safeguard against harmful nitroimidazole residues in shrimp.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».