Detection of Melamine and Cyanuric Acid in Vegetable Protein Products Used in Food Production
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
Abstract: The multitude of food recalls in 2007 clearly demonstrated that total nitrogen‐content (Σ N ) determination by means of near‐infrared spectroscopy (NIRS) and Kjeldahl‐based measurements can be deceived, and should no longer be regarded as a complete quality assurance program for nutritive‐protein evaluations. Furthermore, contemporary Canadian‐employed analytical tools are precariously limited in their ability to effectively assure a product where there is no a priori knowledge of the environmental toxin(s) involved. In light of these challenges, this study explored a number of analytical techniques used to assess and furthermore assure the quality of vegetable protein products (VPPs). Using liquid chromatography with tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) technologies, a combination of VPP‐based samples was analyzed for the presence of nitrogen‐bearing environmental toxicants. Of the 52 samples tested, involving an assortment of matrices, melamine and cyanuric acid were positively identified (>1 ng/mL) in 22 and 17 samples, respectively. Subsequent high pressure liquid chromatography with ultraviolet/visible (HPLC‐UV) amino acid profiling further confirmed the adulteration of those materials contaminated with melamine and melamine‐related compounds. Based on the evidence presented herein, LC/MS/MS in combination with HPLC‐UV provides for a reliable food safety detection system as applied to VPPs. Moreover, HPLC‐UV is indispensable as a stand‐alone 1st level of screening to assess the integrity of a VPP or any nutritive protein‐based sample. Practical Application: Based on the evidence presented herein, LC/MS/MS in combination with HPLC‐UV can provide a reliable food safety monitoring program as applied to VPPs. HPLC‐UV is indispensable as a stand‐alone 1st level of screening to assess the integrity of a VPP or any nutritive protein‐based sample. Future research and development is required to bring the associated instrumentation costs down to a level where they can be adopted on a widespread basis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle