Analysis of β-N-methylamino-L-alanine (BMAA) in spirulina-containing supplements by liquid chromatography-tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade the amino acid beta-N-methylamino-L-alanine (BMAA) has come under intense scrutiny. International laboratory and epidemiological research continues to support the hypothesis that environmental exposure to BMAA (e.g., through dietary practices, water supply) can promote the risk of various neurodegenerative diseases. A wide variety of cyanobacteria spp. have previously been reported to produce BMAA, with production levels dependent upon species, strain and environmental conditions. Since spirulina (Arthrospira spp.) is a member of the cyanobacteria phylum frequently consumed via dietary supplements, the presence of BMAA in such products may have public health implications. In the current work, we have analyzed ten spirulina-containing samples for the presence of BMAA; six pure spirulina samples from two separate raw materials suppliers, and four commercially-available multi-ingredient products containing 1.45 g of spirulina per 8.5 g serving. Because of controversy surrounding the measurement of BMAA, we have used two complementary liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) methods: one based on reversed phase LC (RPLC) with derivatization and the other based on hydrophilic interaction LC (HILIC). Potential matrix effects were corrected for by internal standardization using a stable isotope labeled BMAA standard. BMAA was not detected at low limits of detection (80 ng/g dry weight) in any of these product samples. Although these results are reassuring, BMAA analyses should be conducted on a wider sample selection and, perhaps, as part of ongoing spirulina production quality control testing and specifications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».